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强化先验骨架结构的轻量型高效人体姿态估计

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为了更好地利用人体姿态关键点特有的分布属性，提出强化先验骨架结构的轻量型高效人体姿态估计方法。利用高分辨率网络较好地保留空间位置信息，为了进一步降低模型参数量，提出轻量倒残差模块。设计体位强化模块，利用全局空间特征和上下文信息强化躯干位置的先验信息及关键点之间的联系。针对多分辨率特征图像融合时，像素位置模糊、卷积核优化方向偏移导致关键点空间特征信息遗失的问题，提出方向强化卷积模块，利用躯干上关键点分布的水平和垂直方向特性，高效融合关键点先验分布。实验结果表明，利用该网络，可以高效地估计人体姿态。与基准网络相比，该模型在COCO测试集上的平均精度达到78。4，参数量减少了 17。4×106，兼顾精度与效率。
Lightweight and efficient human pose estimation with enhanced priori skeleton structure

human pose estimationkeypoints detectiondeep learningpostural enhancementconvolution direction enhancement

孙雪菲、张瑞峰、关欣、李锵

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天津大学微电子学院,天津 300072

人体姿态估计 关键点检测 深度学习 体位强化 卷积方向强化

国家自然科学基金天津市自然科学基金天津大学自主创新基金

6147126316JCZDJC311002021XZC-0024

2024

10.3785/j.issn.1008-973X.2024.01.006

浙江大学学报(工学版)
浙江大学

浙江大学学报(工学版)

CSTPCD北大核心
影响因子：0.625
ISSN：1008-973X
年,卷(期)：2024.58(1)
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