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龙图腾网恭喜湘江实验室申请的专利基于多任务损失平衡的多人头部姿态估计方法及装置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：CN119919500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510408793.9，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于多任务损失平衡的多人头部姿态估计方法及装置是由向超前;艾彦迪;李若龙设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多任务损失平衡的多人头部姿态估计方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多任务损失平衡的多人头部姿态估计方法及装置，该方法步骤包括：基于Mamba‑YOLO网络构建多人头部姿态估计模型；训练多人头部姿态估计模型，训练过程中使用基于动态权重的损失函数控制训练过程，基于动态权重的损失函数为使用动态权重对头部预测概率学习任务的损失函数、头部位置检测学习任务的损失函数及头部姿态估计学习任务的损失函数进行加权得到，各分支的动态权重为根据对应任务的损失值确定得到；获取待检测图片，输入至训练好的多人头部姿态估计模型得到检测结果。本发明能够实现基于多任务损失平衡的端到端多人头部姿态估计，提高估计精度的同时保持检测实时性。

本发明授权基于多任务损失平衡的多人头部姿态估计方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务损失平衡的多人头部姿态估计方法，其特征在于，步骤包括： 使用基于Mamba模型的YOLO网络构建多人头部姿态估计模型，所述多人头部姿态估计模型包括主干网络、PAFPN模块以及检测头，所述主干网络为ODMamba网络结构以用于对输入图像进行处理并提取初步特征，所述PAFPN模块用于提取以及融合不同尺度的特征，所述检测头用于实现类别预测、头部位置检测及头部姿态估计的任务； 使用包含有多人头部对象的图像训练集训练所述多人头部姿态估计模型，训练过程中使用基于动态权重的损失函数控制训练过程，所述基于动态权重的损失函数为使用动态权重对头部对象预测分类任务的损失函数、头部位置检测任务的损失函数及头部姿态估计任务的损失函数进行加权得到，各任务的所述动态权重为根据对应任务的损失值确定得到以平衡各任务的损失； 获取包含有多人头部的待检测图片，输入至训练好的所述多人头部姿态估计模型，得到多个头部对象的检测结果；所述基于动态权重的损失函数的计算表达式为： 其中，表示基于动态权重的损失函数，表示训练时多人头部姿态估计模型batchsize大小，、、分别表示第t次训练时、及的动态权重，各动态权重的值跟随训练轮数损失值变化率的变化而变化，表示头部位置检测任务的损失函数，表示类别预测任务的损失函数，表示头部姿态估计任务的损失函数。

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