基于轻量型高分辨率网络的被遮挡人体姿态估计

摘要：

针对人体姿态被遮挡导致图像部分目标信息丢失使得估计结果不精确的问题,以高分辨率网络HRNet-32为基本网络架构,构建了一种轻量型高分辨率级联金字塔网络模型对被遮挡人体姿态进行估计.将对GhostNet进行改进的Gaff模块引入HRNet-32第一阶段,对网络进行轻量化,对特征进行初提取并进行多尺度特征融合训练.在HRNet-32中加入级联金字塔网络(cascaded pyramid network,CPN)进行二次特征提取,获取人体被遮挡部分的关键点,采用回归热图进行人体姿态估计.在公开数据集MPII和3DOH50K上进行测试,实验结果表明本文提出的网络对人体姿态估计的精确度比HRNet-32有所提升.

关键词：人体姿态估计;遮挡;高分辨率网络;注意力特征融合;级联金字塔网络

所属期刊栏目：67

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：贵州省科技计划项目黔科合LH字[2016]7429号

在线出版日期：2021-11-12（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：403-410