【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及数据处理，尤其涉及一种模型训练和关键点预测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着神经网络模型技术的快速发展，越来越多的应用在图像内对于各类内容的关键点预测方面，例如手势关键点预测、面部关键点预测等。此时，为了确保关键点预测的准确性，通常需要训练相应的神经网络模型，来预测图像内的各个关键点。
2、目前，通常是采用大量已标记有各个关键点标签的样本图像，来直接训练关键点预测模型。然而，由于各个样本图像内的目标对象可能会存在不同的姿态，那么在模型训练时，便需要涉及对包含各种姿态下目标对象的样本图像进行训练，因此极大增加了关键点预测模型的训练难度，也在一定程度上影响到关键点预测的准确性。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种模型训练和关键点预测方法、装置、设备及存储介质，通过旋转归一化各样本图像在输入模型前的朝向，降低关键点预测模型的训练难度，提高关键点预测的准确性和稳定性。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种模型训练方法，该方法包括：
<...【技术保护点】
1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据样本图像中的至少两个目标关键点，确定所述样本图像内目标对象的姿态朝向，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述姿态朝向，将所述样本图像旋转到预设朝向下，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用旋转后的样本图像对预构建的初始预测模型进行训练，得到训练好的关键点预测模型，包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，在根据所述姿态朝向，将所述样本图像旋转到预设朝向下之后，还包括：<...
【技术特征摘要】
1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据样本图像中的至少两个目标关键点，确定所述样本图像内目标对象的姿态朝向，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述姿态朝向，将所述样本图像旋转到预设朝向下，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用旋转后的样本图像对预构建的初始预测模型进行训练，得到训练好的关键点预测模型，包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，在根据所述姿态朝向，将所述样本图像旋转到预设朝向下之后，还包括：
6.一种关键点预测方法，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：樊凯旋，胡慧，王远江，吴涛，
申请(专利权)人：北京字跳网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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