一种数据处理方法及其装置与流程

技术特征：
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：获取目标图像；通过第一姿态识别模型，对所述目标图像进行处理，得到所述目标图像中目标对象的第一姿态信息；通过第二姿态识别模型，对所述目标图像进行处理，得到所述目标图像中目标对象的第二姿态信息；所述第一姿态信息和所述第二姿态信息用于描述所述目标对象的三维姿态；所述第二姿态信息用于确定所述目标对象的预测姿态的二维投影信息；根据所述第一姿态信息和所述第二姿态信息、以及所述二维投影信息和对应的标注构建损失，所述损失用于更新所述第二姿态识别模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一姿态识别模型为根据输出的姿态信息和对应的标注构建的损失训练得到的。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述通过第一姿态识别模型，对所述目标图像进行处理，还得到所述目标图像中目标对象的第一体型信息；所述通过第二姿态识别模型，对所述目标图像进行处理，还得到所述目标图像中目标对象的第二体型信息；所述根据所述第一姿态信息和所述第二姿态信息、以及所述关键点位置信息和对应的标注值构建损失，包括：根据所述第一姿态信息和所述第二姿态信息、所述关键点位置信息和对应的标注值、以及所述第一体型信息和所述第二体型信息构建损失。4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述目标图像为原始图像中所述目标对象所处的图像区域，所述二维投影信息表示为所述预测姿态的二维投影在所述原始图像中所处的位置。5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述目标对象为人物。6.根据权利要求1至5任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过更新后的所述第二姿态识别模型，处理所述目标图像，得到所述目标图像中目标对象的第三姿态信息；所述第三姿态信息用于确定所述目标对象的姿态。7.根据权利要求1至6任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：向用户设备发送通过更新后的所述第二姿态识别模型处理所述目标图像得到的所述目标对象的姿态；或者，向用户设备发送所述更新后的所述第二姿态识别模型。8.根据权利要求1至7任一所述的方法，其特征在于，所述标注为人工预先标注的、或者通过预训练的模型对所述目标图像进行处理得到的。9.一种数据处理装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取目标图像；图像处理模块，用于通过第一姿态识别模型，对所述目标图像进行处理，得到所述目标图像中目标对象的第一姿态信息；通过第二姿态识别模型，对所述目标图像进行处理，得到所述目标图像中目标对象的第二姿态信息；所述第一姿态信息和所述第二姿态信息用于描述所述目标对象的三维姿
态；所述第二姿态信息用于确定所述目标对象的预测姿态的二维投影信息；模型更新模块，用于根据所述第一姿态信息和所述第二姿态信息、以及所述二维投影信息和对应的标注构建损失，所述损失用于更新所述第二姿态识别模型。10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第一姿态识别模型为根据输出的姿态信息和对应的标注构建的损失训练得到的。11.根据权利要求9或10所述的装置，其特征在于，所述通过第一姿态识别模型，对所述目标图像进行处理，还得到所述目标图像中目标对象的第一体型信息；所述通过第二姿态识别模型，对所述目标图像进行处理，还得到所述目标图像中目标对象的第二体型信息；所述模型更新模块，具体用于：根据所述第一姿态信息和所述第二姿态信息、所述关键点位置信息和对应的标注值、以及所述第一体型信息和所述第二体型信息构建损失。12.根据权利要求9至11任一所述的装置，其特征在于，所述目标图像为原始图像中所述目标对象所处的图像区域，所述二维投影信息表示为所述预测姿态的二维投影在所述原始图像中所处的位置。13.根据权利要求9至12任一所述的装置，其特征在于，所述目标对象为人物。14.根据权利要求9至13任一所述的装置，其特征在于，所述图像处理模块，还用于：通过更新后的所述第二姿态识别模型，处理所述目标图像，得到所述目标图像中目标对象的第三姿态信息；所述第三姿态信息用于确定所述目标对象的姿态。15.根据权利要求9至14任一所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：发送模块，用于向用户设备发送通过更新后的所述第二姿态识别模型处理所述目标图像得到的所述目标对象的姿态；或者，向用户设备发送所述更新后的所述第二姿态识别模型。16.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有一个或多个指令，所述指令在由一个或多个计算机执行时使得所述一个或多个计算机执行权利要求1至8中任一项所述方法的操作。17.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机可读指令，当所述计算机可读指令在计算机设备上运行时，使得所述计算机设备执行如权利要求1至8任一所述的方法。18.一种系统，包括至少一个处理器，至少一个存储器；所述处理器、所述存储器通过通信总线连接并完成相互间的通信；所述至少一个存储器用于存储代码；所述至少一个处理器用于执行所述代码，以执行如权利要求1至8任一所述的方法。

技术总结
一种数据处理方法，涉及人工智能领域，包括：通过第一姿态识别模型，对目标图像进行处理，得到目标图像中目标对象的第一姿态信息；通过第二姿态识别模型，对目标图像进行处理，得到目标图像中目标对象的第二姿态信息；第一姿态信息和第二姿态信息用于描述目标对象的三维姿态；第二姿态信息用于确定目标对象的预测姿态的二维投影信息；根据第一姿态信息和第二姿态信息、以及二维投影信息和对应的标注构建损失，损失用于更新第二姿态识别模型。本申请通过引入一个不会或基本不会出现畸形的姿态信息作为训练姿态识别模型时的先验信息(第一姿态信息)，来保证更新后的姿态识别模型输出的姿态信息所确定的姿态不会出现畸形。出的姿态信息所确定的姿态不会出现畸形。出的姿态信息所确定的姿态不会出现畸形。


技术研发人员：李志豪 刘健庄 许松岑
受保护的技术使用者：华为技术有限公司
技术研发日：2022.07.20
技术公布日：2022/11/22