【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，特别是涉及一种目标姿态的识别方法、训练方法、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着计算机视觉的不断发展，在姿态识别领域的应用也越来越多，目前，通常是采用单摄像头获取包含待识别目标的图像进行姿态识别，然而，由于采集图像的光线、遮挡、不同姿态等因素，可能会影响对采集图像进行姿态识别的识别效果，导致姿态识别的效果不佳。
技术实现思路
1、本申请主要解决的技术问题是提供一种目标姿态的识别方法、训练方法、设备及存储介质，能够提高姿态识别的准确度。
2、为了解决上述问题，本申请第一方面提供了一种目标姿态的识别方法，该方法包括：获取目标图像，目标图像中包含目标部位；利用姿态识别模型对目标图像进行处理，得到目标部位的姿态识别结果；其中，姿态识别结果为多个轴方向的角度值，和/或，姿态识别结果为预设姿态类型，预设姿态类型表示是否属于预设角度范围的姿态角度。
3、为了解决上述问题，本申请第二方面提供了一种姿态识别模型的训练方法，该方法包括：获取样本图像，样本图像中包含目标部位；利用姿态识别模型对样本图像进行处理，得到姿态识别结果，其中，姿态识别结果包括多个轴方向的样本角度值和样本预设姿态类型，样本预设姿态类型表示是否属于预设角度范围的姿态角度；基于多个轴方向的样本角度值和样本预设姿态类型，得到联合损失值；利用联合损失值对姿态识别模型的网络参数进行调整，以得到经过训练的姿态识别模型。
4、为了解决上述问题，本申请第三方面提供了一种计算机设备，该计算机设
5、为了解决上述问题，本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有能够被处理器运行的程序数据，程序数据用于实现上述任一方法的任一步骤。
6、上述方案，通过获取目标图像，目标图像中包含目标部位，利用姿态识别模型对目标图像进行处理，得到目标部位的姿态识别结果；其中，姿态识别结果为多个轴方向的角度值，和/或，姿态识别结果为预设姿态类型，预设姿态类型表示是否属于预设角度范围的姿态角度，可以识别得到目标部位的姿态的具体的角度值和/或预设姿态类型，对于属于预设角度范围的姿态角度，可以输出预设姿态类型来作为姿态识别结果，可以提高对于预设角度范围的姿态的识别效果，从整体上提高姿态识别的准确度。
7、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本申请。
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1.一种目标姿态的识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用姿态识别模型对所述目标图像进行处理，得到所述目标部位的姿态识别结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设姿态类型包含至少一个姿态角度类型，各姿态角度类型分别表示是否属于对应按照角度值划分的预设角度范围的姿态角度；
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述姿态判别特征还包括：角度预测特征；
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
7.一种姿态识别模型的训练方法，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个轴方向的样本角度值和所述样本预设姿态类型，得到联合损失值，包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括相互耦接的存储器和处理器，所述存储器中存储有程序数据，所述处理器用于执行所述程序数据以实现权利要求1至6任一项所述方法的步骤，和/或，权利要求7至8任一项所述方法的步骤。
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