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龙图腾网恭喜深圳市优必选科技股份有限公司申请的专利人脸关键点检测方法及其模型训练方法、及终端设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114792439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210451847.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权人脸关键点检测方法及其模型训练方法、及终端设备是由曾钰胜;庞建新设计研发完成，并于2022-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本人脸关键点检测方法及其模型训练方法、及终端设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种人脸关键点检测方法及其模型训练方法、及终端设备，该人脸关键点检测模型训练方法主要利用知识蒸馏技术，在模型训练过程中，通过利用老师网络来指导学生网络的训练，而且还基于注意力机制来实现老师网络对学生网络在中间特征的过程监督，不仅可以在不影响学生网络参数量的情况下，大大提升模型的表现，还可有效避免学生网络到老师网络的过度拟合，从而进一步提升了模型的表现，使得训练后的模型对人脸检测效果更优，而且尤其适用于运算能力很有限的移动端设备等。

本发明授权人脸关键点检测方法及其模型训练方法、及终端设备在权利要求书中公布了：1.一种人脸关键点检测模型训练方法，其特征在于，包括：将包含人脸关键点标注的样本图片分别输入所述人脸关键点检测模型的学生网络和老师网络中进行特征提取，以分别输出相应的中间特征图和人脸关键点定位预测结果；所述中间特征图包括前期特征图和后期特征图；通过所述人脸关键点检测模型的注意力模块对所述老师网络和所述学生网络输出的所述前期特征图进行降维处理，得到各自的显著特征图；若所述老师网络经过预先训练，则根据所述老师网络和所述学生网络的所述显著特征图之间的第一损失值、所述老师网络和所述学生网络输出的所述后期特征图之间的第二损失值、以及所述学生网络的人脸关键点的定位预测值与真实值之间的第三损失值，计算所述人脸关键点检测模型本次训练的总损失值；在本次训练的总损失值不满足预设条件时，输入下一样本图片继续训练，直至计算到的总损失值满足所述预设条件时停止，得到训练后的人脸关键点检测模型；其中，所述老师网络和所述学生网络均包括：依次连接的第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、第四卷积层、最大全局池化层、第一全连接层和第二全连接层；所述中间特征图包括由所述第一卷积层、所述第二卷积层、所述第三卷积层各自输出的前期特征图，以及由所述第一全连接层输出的后期特征图。

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