【技术实现步骤摘要】
确定目标对象的关键点的方法、装置、存储介质及处理器
[0001]本专利技术涉及信息处理
，具体而言，涉及一种确定目标对象的关键点的方法、装置、存储介质及处理器。
技术介绍
[0002]目前在AI健身、美体、事件检测等场景，确定人体关键点的需求越来越旺盛。相关技术中的人体关键点的确定是将原图通过性能极好的移动终端上进行处理得到的，然而，如果目前市场上低配置的移动终端确定人体关键点的速度和效率较低，以致难以实时的从原图中确定人体关键点的信息
[0003]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例提供了一种确定目标对象的关键点的方法、装置、存储介质及处理器，以至少解决由于相关技术中采用低配置的移动终端确定人体关键点的速度和效率较低的技术问题。
[0005]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种确定目标对象的关键点的方法，包括：获取原始图像，其中，所述原始图像展示了待识别的目标对象；利用目标设备上网络模型的多个特征层对所述原始图像进行采样处理，得...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种确定目标对象的关键点的方法，其特征在于，包括：获取原始图像，其中，所述原始图像展示了待识别的目标对象；利用目标设备上网络模型的多个特征层对所述原始图像进行采样处理，得到所述目标对象的特征图，其中，所述特征图中包括所述目标对象的至少一个初始关键点，所述目标设备为性能配置低于标准配置的机型；对所述特征图中的所述至少一个初始关键点进行点位抖动的后处理，输出所述目标对象的目标关键点。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个特征层中包括第一类特征层和第二类特征层，利用目标设备上网络模型的多个特征层对所述原始图像进行采样处理，得到所述目标对象的特征图包括：将所述原始图像通过所述网络模型中的第一类特征层进行下采样，得到第一特征图，其中，所述第一类特征层中包括多个长宽逐渐减小的特征层，所述第一特征图的长宽小于所述原始图像的长宽；将所述第一特征图通过所述网络模型中的第二类特征层进行上采样，得到第二特征图，其中，所述第二类特征层中包括多个长宽逐渐增大的特征层，所述第二特征图的长宽大于所述第一特征图的长宽；将所述第二特征图作为所述目标对象的特征图。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二类特征层中每一层特征层的输入包括以下至少之一：目标特征图集合中的一个特征图、所述第二类特征层中当前特征层的上一层特征层的输出，其中，所述目标特征图集合为所述第一类特征层中每一层特征层输出的特征图的集合。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述第二类特征层中目标特征层的输入为所述目标特征图集合中的一个特征图和所述第二类特征层中当前特征层的上一层特征层的输出，所述方法还包括：将所述目标特征图集合中的一个特征图进行卷积运算，得到运算结果；将所述运算结果与当前特征层的上一层特征层的输出进行融合，得到融合结果；将所述融合结果在所述第二类特征层中当前特征层中进行上采样处理，得到所述当前特征层输出的特征图。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述特征图中的所述至少一个初始关键点进行点位抖动的后处理，输出所述目标对象的目标关键点包括：基于所述初始关键点的位置确定相邻领域的多个相邻点；从所述多个相邻点中确定目标相邻点；基于所述目标相邻点对所述初始关键点的位置进行调整，得到目标对象的目标关键点。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，从所述多个相邻点中确定目标相邻点包括：对所述多个相邻点按照像素值大小进行排序，选择第一相邻点和第二相邻点，其中，所述第一相邻点的像值素大于所述多个相邻点中其它任一相邻点的像素值，所述第二相邻点的像素值小于所述第一相邻点的像素值，且大于所述多个相邻点中除第一相邻点之外的其
它任一相邻点的像素值；确定所述第一相邻点和所述第二相邻点的中点；将所述第一相邻点和所述第二相邻点的中点，作为所述目标相邻点。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述目标相邻点对...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄明杨，王雨桐，马菲莹，
申请(专利权)人：阿里巴巴新加坡控股有限公司，
类型：发明
国别省市：
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