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龙图腾网获悉深圳数联天下智能科技有限公司申请的专利双下巴检测模型的训练方法、双下巴检测方法及相关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：CN114170650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202111341931.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权双下巴检测模型的训练方法、双下巴检测方法及相关装置是由喻一凡设计研发完成，并于2021-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本双下巴检测模型的训练方法、双下巴检测方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请实施例涉及智能识别检测技术领域，尤其涉及一种双下巴检测模型的训练方法、双下巴检测方法及相关装置，该方法通过将图像样本集中的各人脸图像进行裁剪，得到各人脸图像对应的下巴区域图像，然后采用各下巴区域图像作为训练集，对神经网络进行训练，能够减少其它特征例如五官特征等对下巴特征的干扰，有益于加快模型收敛。此外，神经网络包括依次连接的多个特征提取模块，基于该下巴区域图像具有特征单一干净、特征尺寸小等的图像特征，通过调整特征提取模块的数量，实现对神经网络进行结构上的裁剪重构，能够有效缓解因特征提取模块相对于训练集冗余即网络深度过大而导致的过渡拟合和计算损耗。因此，模型能够提高准确性和效率。

本发明授权双下巴检测模型的训练方法、双下巴检测方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种双下巴检测模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取图像样本集，所述图像样本集包括多个人脸图像； 根据所述图像样本集中各人脸图像，获取所述各人脸图像对应的下巴区域图像，其中，所述下巴区域图像标注有真实标签； 将各所述下巴区域图像作为训练集，对神经网络进行训练，迭代调整网络参数和网络结构，直至所述神经网络收敛，得到所述双下巴检测模型； 其中，所述神经网络包括依次连接的多个特征提取模块，所述调整网络结构包括根据所述下巴区域图像的图像特征调整所述多个特征提取模块的数量，以重构所述神经网络； 所述特征提取模块包括特征提取子模块、压缩激励子模块、放弃连接子模块以及融合子模块； 其中，所述特征提取子模块用于对输入的第一特征图进行特征提取，输出第二特征图； 所述压缩激励子模块用于对所述第二特征图进行加权处理，得到第三特征图； 所述放弃连接子模块用于对所述第三特征图进行特征提取，并在特征提取的过程中放弃部分神经元，输出第四特征图； 所述融合子模块用于对所述第一特征图和所述第四特征图进行融合处理，输出第五特征图； 其中，所述压缩激励子模块包括依次设置的全局平均池化层、两个全连接层和加权层； 其中，所述全局平均池化层用于对所述第二特征图进行降维处理，输出第一特征向量； 所述两个全连接层用于对所述第一特征向量进行非线性变化，输出第二特征向量； 所述加权层用于对所述第二特征图和所述第二特征向量进行乘法运算处理，输出所述第三特征图。

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