一种图像数据标定训练方法及其设备、存储介质、服务器

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专利状态

一种图像数据标定训练方法及其设备、存储介质、服务器

有效

专利申请进度

申请

2017-07-07

申请公布

2017-12-12

授权

2020-10-23

预估到期

2037-07-07

专利基础信息

申请号	CN201710550646.0	申请日	2017-07-07
申请公布号	CN107464261A	申请公布日	2017-12-12
授权公布号	CN107464261B	授权公告日	2020-10-23
分类号	G06T7/70
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	广州市百果园网络科技有限公司
申请人地址	新加坡巴西班让路枫树商业城30号楼15层31A

专利法律状态

2023-10-24

专利申请权、专利权的转移

状态信息

专利权的转移；IPC(主分类):G06T7/70；专利号:ZL2017105506460；登记生效日:20231008；变更事项:专利权人；变更前权利人:广州市百果园网络科技有限公司；变更后权利人:百果园技术(新加坡)有限公司；变更事项:地址；变更前权利人:511449 广东省广州市广东省广州市番禺区南村镇万博二路79号万博商务区万达商业广场北区B-1栋25层；变更后权利人:新加坡巴西班让路枫树商业城30号楼15层31A
2020-10-23

授权

状态信息

授权
2018-01-05

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G06T7/70；申请日:20170707
2017-12-12

公布

状态信息

公布

摘要

本发明实施例公开一种图像数据标定训练方法及其设备、存储介质、服务器，其中方法包括如下步骤：获取图像数据经扰动处理后对应的扰动图像数据集合，及该集合对应的参考标定坐标；基于CNN获取扰动图像数据集合的目标标定坐标；将参考标定坐标和目标标定坐标作为图像数据标定训练过程中正向传播函数的输入参数；获取正向传播函数的梯度信息，根据梯度信息和CNN的学习率获取正向传播函数的输出变化量；根据输出变化量获取训练过程中反向传播函数内目标标定坐标的坐标变化量；基于坐标变化量调整CNN中各层网络参数，使调整网络参数后的CNN计算得到的正向传播函数的输出变化量最小。采用本发明，可以提高训练后的模型对图片中人脸进行标定的准确性。

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