人体关键点的深度前后关系预测方法、装置、介质及设备制造方法及图纸

本申请的实施方式公开了一种人体关键点的深度前后关系预测方法、神经网络训练方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质以及计算机程序，其中的人体关键点的深度前后关系预测方法包括：获取待处理图像；将所述待处理图像提供给神经网络，经由所述神经网络执行人体关键点的深度前后关系预测处理，以获取人体关键点的深度前后关系；其中，所述人体关键点的深度前后关系用于表示人体关键点之间的深度位置相对关系。本申请提供的技术方案有利于提高三维人体姿态预测的准确性，从而有利于避免由于三维人体姿态预测错误而对互动娱乐以及行为分析等产生不良影响。

【技术实现步骤摘要】
人体关键点的深度前后关系预测方法、装置、介质及设备
本申请涉及计算机视觉技术，尤其是涉及一种人体关键点的深度前后关系预测方法、人体关键点的深度前后关系预测装置、神经网络训练方法、神经网络训练装置、电子设备、计算机可读存储介质以及计算机程序。
技术介绍
三维人体姿态预测在互动娱乐以及行为分析等
中，发挥着一定的作用。在三维人体姿态预测过程中，往往会由于人体关键点的深度预测错误而导致三维人体姿态预测错误，例如，手臂应该位于身体前侧，而三维人体姿态预测结果可能会由于相应关键点的深度预测错误，而最终预测出手臂位于身体后侧。三维人体姿态预测错误会对互动娱乐以及行为分析等产生不良影响。如何提高三维人体姿态预测的准确性，是一个值得关注的技术问题。
技术实现思路
本申请实施方式提供一种人体关键点的深度前后关系预测以及训练神经网络的技术方案。根据本申请实施方式其中一个方面，提供一种人体关键点的深度前后关系预测方法，所述方法包括：获取待处理图像；将所述待处理图像提供给神经网络，经由所述神经网络执行人体关键点的深度前后关系预测处理，以获取人体关键点的深度前后关系；其中，所述人体关键点的深度前后关系用于表本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人体关键点的深度前后关系预测方法，其特征在于，包括：获取待处理图像；将所述待处理图像提供给神经网络，经由所述神经网络执行人体关键点的深度前后关系预测处理，以获取人体关键点的深度前后关系；其中，所述人体关键点的深度前后关系用于表示人体关键点之间的深度位置相对关系。

【技术特征摘要】
1.一种人体关键点的深度前后关系预测方法，其特征在于，包括：获取待处理图像；将所述待处理图像提供给神经网络，经由所述神经网络执行人体关键点的深度前后关系预测处理，以获取人体关键点的深度前后关系；其中，所述人体关键点的深度前后关系用于表示人体关键点之间的深度位置相对关系。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待处理图像包括：获取待处理图像以及待处理图像的至少两个人体关键点的特征图；所述将所述待处理图像提供给神经网络包括：将所述待处理图像以及所述人体关键点的特征图提供给神经网络。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述人体关键点的特征图包括：人体关键点的热点图。4.根据权利要求2至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述经由所述神经网络执行人体关键点的深度前后关系预测处理包括：经由所述神经网络根据所述待处理图像以及所述人体关键点的特征图，形成至少两个人体关键点的特征值，并获取特征值之间的差值，基于所述差值形成人体关键点的深度前后关系。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述人体关键点的深度前后关系包括：表征一个人体关键点位于另一个人体关键点之前或之后的信息。6.一种神经网络的训练方法，其特征在于，包括：获取图像样本；将所述图像样本提供给待训练的神经网络，经由所述待训练的神经网络执行人体关键点的深度前后关系预测处理，以获取人...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪旻，刘文韬，钱晨，
申请(专利权)人：北京市商汤科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11