基于宽接收域的实时人体姿态估计网络

摘要：

为解决人体姿态估计任务的准确率和实时性问题,提出一个卷积宽接收域、检测实时的人体姿态估计网络.构建稠密残差步进网络(dense residual steps network,DRSN),提高模型对输入图像空间信息的提取和全局特征的把握.在激活函数上,以改进的FReLU激活函数替换原始的激活函数,通过采用二维卷积的方式改变ReLU函数中的激活条件,扩大模型的接收域,关键点分类更加准确.该网络在标准MPII数据集上进行测试,在满足较高定位精度的条件下,模型在NVIDIA RTX 2080Ti GPU上的检测速度达到38 FPS,可有效解决检测实时性问题.

关键词：姿态估计、FReLU激活函数、宽接收域、稠密残差步进网络、二维卷积激活

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西科技基地和人才专项基金项目AD20297125

在线出版日期：2023-02-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：247-254