一种人脸关键点检测方法、装置、电子设备及存储介质与流程

技术特征：
1.一种人脸关键点检测方法，其特征在于，包括：将待检测图像进行升维处理，生成第一尺度特征图；在预设多尺度搜索空间中，将所述第一尺度特征图转换为多个第二尺度特征图；融合所述第二尺度特征图，生成人脸关键点热度图，所述人脸关键点热度图包括人脸关键点概率；依据所述人脸关键点概率确定人脸关键点坐标。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取原始图像；缩放所述原始图像，形成所述待检测图像。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述在预设多尺度搜索空间中，将所述第一尺度特征图转换为多个第二尺度特征图的步骤包括：在所述预设多尺度搜索空间中，确定目标路径，所述目标路径包括多个阶段；在所述阶段中，将所述第一尺度特征图进行特征融合和特征编码，生成所述第二尺度特征图。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设多尺度搜索空间包括多个路径选择模块，所述在所述预设多尺度搜索空间中，确定目标路径的步骤包括：对所述路径选择模块进行前向传播，得到评估指标；从所述评估指标中确定目标评估指标；组合所述目标评估指标对应的路径选择模块，生成所述目标路径。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述阶段对应有分辨率和通道数；所述在所述阶段中，将所述第一尺度特征图进行特征融合和特征编码，生成所述第二尺度特征图的步骤包括：按照所述通道数，对所述第一尺度特征图进行调整；按照所述分辨率对调整后的第一尺度特征图进行采样；根据预设路径参数对采样后的第一尺度特征图进行加权计算，生成融合特征图；根据预设候选操作对所述融合特征图进行编码，生成所述第二尺度特征图。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设候选操作包括跳转连接和输入残差网络；所述预设候选操作对应有操作参数；所述根据预设操作参数对所述融合特征图进行编码，生成所述第二尺度特征图的步骤包括：对所述融合特征图进行跳跃连接以及输入残差网络操作；根据所述操作参数对操作后的融合特征图进行加权求和，生成所述第二尺度特征图。7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述融合所述第二尺度特征图，生成人脸关键点热度图的步骤包括：对所述第二尺度特征图进行采样，生成第一分辨率图像；以所述预设多尺度搜索空间的通道为维度方向对所述第一分辨率图像进行融合；将融合后第一分辨率图像进行通道压缩，生成所述人脸关键点热度图。8.一种人脸关键点检测装置，其特征在于，包括：升维模块，用于将待检测图像进行升维处理，生成第一尺度特征图；转换模块，用于在预设多尺度搜索空间中，将所述第一尺度特征图转换为多个第二尺
度特征图；融合模块，用于融合所述第二尺度特征图，生成人脸关键点热度图，所述人脸关键点热度图包括人脸关键点概率；确定模块，用于依据所述人脸关键点概率确定人脸关键点坐标。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的人脸关键点检测方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的人脸关键点检测方法的步骤。

技术总结
本发明实施例提供了一种人脸关键点检测方法、装置、电子设备及存储介质；所述方法包括：将待检测图像进行升维处理，生成第一尺度特征图；在预设多尺度搜索空间中，将所述第一尺度特征图转换为多个第二尺度特征图；融合所述第二尺度特征图，生成人脸关键点热度图，所述人脸关键点热度图包括人脸关键点概率；依据所述人脸关键点概率确定人脸关键点坐标。本发明实施例基于多尺度神经搜索空间，将第一尺度特征图转换为满足需求的参数量和准确率要求的第二尺度特征图，并对第二尺度特征图融合进而确定人脸关键点坐标，实现对图像中人脸关键点的精确定位。点的精确定位。点的精确定位。


技术研发人员：林旭新 邓练兵 郑皓文 梁延研
受保护的技术使用者：珠海大横琴科技发展有限公司
技术研发日：2022.02.23
技术公布日：2022/7/12