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申请/专利权人：微软技术许可有限责任公司
摘要：在图像中预测关键点。针对作为2D随机变量的、图像的关键点中的每个关键点生成预测，所述2D随机变量以位置x，y和标准偏差σ正态分布。神经网络被训练，以使来自预测的关键点中的每个关键点的样本等于基础事实的对数似然值最大化。经训练的神经网络被用于在不生成热图的情况下预测图像的关键点。
主权项：1.一种用于由计算系统来预测关键点的方法，所述方法包括：由所述计算系统生成针对作为2D随机变量的、图像的所述关键点中的每个关键点的预测，所述2D随机变量以位置x，y和标准偏差sigma正态分布；由所述计算系统来训练神经网络，以使来自所预测的关键点中的每个关键点的样本等于基础事实的对数似然值最大化；以及在不生成热图的情况下使用经训练的神经网络来预测图像的关键点。
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百度查询： 微软技术许可有限责任公司 使用关键点回归的模型拟合
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