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人体姿态估计是计算机视觉研究中的基础任务,可应用在活动识别、智能监控、人机交互等领域,研究人体姿态具有重要意义。近年来,随着深度学习技术的快速发展,人体姿态估计效果不断提升,已经开始广泛应用于计算机视觉的各个领域。提出基于空洞空间金字塔池化模块的高分辨率人体姿态估计(ASPP-HRNet),进行多尺度特征的提取和信息的融合,提升2D人体姿态估计精确度。