【摘 要】
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濒危野生动物需要得到保护,对野生动物进行姿态追踪是保护野生动物的一种可行性方法.关键点检测是对野生动物进行姿态追踪的重要步骤.基于深度卷积网络(Deep Convolutional Neural Network,DCNN),首次使用Transformer模型实现野生动物的关键点检测任务,Transformer可以捕捉野生动物关键点的长距离依赖关系.在网络的基本模块(BasicBlock)中引入SGE(Spatial Group-wise Enhance)注意力机制,改善所提取特征的分布.提出了一种基于空间
【机 构】
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北京信息科技大学,北京 100096;中国科学院大学计算机科学与技术学院,北京 100854;北京计算机技术及应用研究所,北京 100039
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濒危野生动物需要得到保护,对野生动物进行姿态追踪是保护野生动物的一种可行性方法.关键点检测是对野生动物进行姿态追踪的重要步骤.基于深度卷积网络(Deep Convolutional Neural Network,DCNN),首次使用Transformer模型实现野生动物的关键点检测任务,Transformer可以捕捉野生动物关键点的长距离依赖关系.在网络的基本模块(BasicBlock)中引入SGE(Spatial Group-wise Enhance)注意力机制,改善所提取特征的分布.提出了一种基于空间注意力的多分辨率表征融合方法,在特征融合时关注更有用的特征信息.在野生动物关键点检测的公共数据集上进行实验,实验结果显示,所提方法获得了良好的效果.
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