基于堆叠沙漏网络的人体姿态估计

摘要：

人体姿态估计在许多计算机视觉任务中起着重要的作用,然而,由于姿态的多变、光照、遮挡和分辨率低等因素,它仍然是一个具有挑战性的问题.利用深层卷积神经网络的高级语义信息是提高人体姿态估计精度的有效途径,本文提出了一种改进的堆叠沙漏网络,设计了一个大感受野残差模块和预处理模块来更好地获得人体结构特征,以此获得丰富的上下文信息,对部分遮挡、大姿态变化、复杂背景等有较好的效果,此外,还对不同阶段的结果进行了融合,以进一步提高定位精度,在MPII数据集和LSP数据集上对本文提出的模型进行实验和验证,结果证明了本文模型的有效性.

关键词：人体姿态估计;神经网络;特征融合

所属期刊栏目：30

资助基金：贵州省自然科学技术基金黔科合基础[2019]1088

在线出版日期：2021-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：295-300