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本发明涉及一种基于深度多任务学习的指尖检测方法，包括下列步骤：(一)特征图的获取；(二)对于上述过程获得的六个特征图，转变为多任务学习框架中三个分支所需的三个特征向量；(三)最小化目标函数：针对手部检测和指尖检测两个任务，多任务框架中同时优化三个分支中的三个不同损失函数，网络框架总的损失函数L由三种函数组合而得，即分类损失函数Lconf，手部回归损失函数Lbox和指尖回归损失函数Ltip；对于具有任意数量指尖的不同的手，每一只手均产生五个关键点，包括实点和空点，引入空点的虚拟回归标签，对于一张训
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113486718 B
(45)授权公告日 2023.04.07
(21)申请号 202110635017.4 G06V 10/764 (2022.01)
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