【摘 要】
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为解决现有基于对抗学习的人体姿态估计算法对人体尺度变化敏感问题,提出了一种基于多尺度对抗学习的人体姿态估计模型。该模型通过堆栈沙漏网络分别构建对抗网络中的生成器和判别器,再分别在生成器和判别器中引入多尺度监督损失函数,从而提高整个网络检测不同尺度人体部件的性能。为证明方法的有效性,采用了LSP、LSPE、FLIC和MPII 4个数据集进行人体姿态估计模型的训练与测试。结果表明,引入多尺度信息的人体
【机 构】
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三江学院计算机科学与工程学院,金陵科技学院软件工程学院,江苏省清江中学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61262002),江苏省高等学校自然科学研究项目(19KJB520049,18KJB520042,17KJB520033,2019SJKY006,2018SJA0734)
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为解决现有基于对抗学习的人体姿态估计算法对人体尺度变化敏感问题,提出了一种基于多尺度对抗学习的人体姿态估计模型。该模型通过堆栈沙漏网络分别构建对抗网络中的生成器和判别器,再分别在生成器和判别器中引入多尺度监督损失函数,从而提高整个网络检测不同尺度人体部件的性能。为证明方法的有效性,采用了LSP、LSPE、FLIC和MPII 4个数据集进行人体姿态估计模型的训练与测试。结果表明,引入多尺度信息的人体姿态估计模型可提高0.7%的检测正确率;与现有的部分人体姿态估计算法相比,多尺度对抗学习算法具有更高的估
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