融合注意力机制的人体关键姿态估计

摘要：

为提高与特定动作相关的目标关键姿态识别准确率,提出融合注意力机制的人体关键姿态估计方法.针对特征提取冗余和通道信息损失问题,在网络不同阶段融入注意力机制,帮助模型从空间和通道维度提取对任务更加重要的特征;考虑与特定动作相关的目标关键姿态误识别代价更大,设计一种代价敏感损失函数,提升模型对目标关键姿态的识别性能.实验结果表明,所提方法在COCO数据集和CargoSorting数据集上对目标关键姿态识别精度分别提高了1.4％和 1.5％.

关键词：人体姿态估计、目标关键姿态、通道信息损失、特征冗余、空间注意力、通道注意力、代价敏感

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：天津市教委科研计划基金项目;中央高校基本科研业务费基金项目;民航航空公司人工智能重点实验室自主课题基金项目

在线出版日期：2023-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2754-2760