【摘 要】
：
在移动设备上进行实时人体姿态估计对算法模型大小和运行速度的要求较为严苛。针对这一问题，提出了一种轻量级人体姿态估计算法。首先采用轻量级主干网络和深度可分卷积来减少模型参数量并达到快速检测的目的；然后使用精炼网络在多尺度上进行关键点预测，对网络进行中间监测，并不断对结果进行优化；最后使用融合网络，将多尺度预测结果进行融合进一步提高检测精度。在单人人体关键点数据集上的实验结果表明，所提算法的参数量为3
【基金项目】
：
国家自然科学基金(61471237)
论文部分内容阅读
在移动设备上进行实时人体姿态估计对算法模型大小和运行速度的要求较为严苛。针对这一问题，提出了一种轻量级人体姿态估计算法。首先采用轻量级主干网络和深度可分卷积来减少模型参数量并达到快速检测的目的；然后使用精炼网络在多尺度上进行关键点预测，对网络进行中间监测，并不断对结果进行优化；最后使用融合网络，将多尺度预测结果进行融合进一步提高检测精度。在单人人体关键点数据集上的实验结果表明，所提算法的参数量为3.6M，浮点运算量为0.3G。与使用相同主干网络的CPM相比，参数量仅为其37.1%，浮点运算量仅为其1
其他文献
当前我国综合实力处于不断提升的状态之中,矿山测绘工作在技术水平方面以及仪器设备方面均得到了大幅度的提升,测绘工作的精准性以及实时性得到了良好的发展。本文将主要针对矿山测绘的质量控制方法进行分析,希望能够进一步对矿山测绘工作中存在的不足进行改善。
针对Bentley三维数字化工厂总体架构,简要分析了各主要应用模块的特点及具体工作流程,对采用Bentley三维数字化工厂全生命周期解决方案的优势及收益进行剖析。分析认为,Bentl
利用卷积神经网络(CNN)进行医学图像分割时,通常将分割问题抽象为特征表示和参数优化问题,但在上采样和下采样过程中容易丢失特征信息,导致分割效果不理想。设计包含三级特征表示层和特征聚合模块的深度特征聚合网络结构DFA-Net。通过三级特征表示层提取基础特征同时聚合中间特征和深层特征,从而以聚合深层特征弥补CNN上采样与下采样的特征损失。利用特征聚合模块聚合并激活浅层特征和深层特征,根据两者的互补信
近五年来,根据林业部门的统计,我国森林资源呈现出不断增多状态,这对于深化中国林业可持续发展起到了非常好的作用。林业建设的现代化进程也在不断加快,依托于林业生产的建设
林下套种中草药具有可以充分利用森林资源,缓解土地资源紧张的困境;促进林下经济的可持续发展、绿色发展;创造经济效益,帮助农民致富增收;保护珍稀中草药资源等多重效益。但
针对超标量处理器中长周期执行指令延迟退休及持续译码导致的重排序缓存(ROB)阻塞问题,提出一种指令乱序提交机制。通过设计容量可配置的多缓存指令提交结构,实现存储器操作
名著是人类历史发展过程中遗留下来的宝贵财富;包含前人的智慧;也是值得发扬和继承的。在初中语文教学过程中;也开始融入了名著阅读;帮助学生更好的积累文学的素养;提高初中
地理学科中有大量需要学生记忆的知识点,需要传授学生简便的记忆方法,这样才能够减轻学生的学习负担,提高学生的学习效率。而据调查显示,图像相较于文字,通常能在人的大脑中
针对行人再识别过程中相同身份行人图像颜色不一致,以及不同身份行人图像颜色相近问题,提出一种基于双分支残差网络的行人再识别方法。将RGB图像和灰度图像分别输入预训练的ResNet-50网络,获得RGB图像特征和灰度图像特征并对其进行融合,利用统一水平划分策略学习融合特征,同时将RGB特征、灰度特征和融合特征的拼接结果作为最终特征表示。在Market1501、DukeMTMC-ReID和CUHK03数
为了充分发挥磨削力在超声辅助制孔加工工艺参数匹配、优化等方面的指导作用,基于压痕断裂力学理论,建立了纵扭复合超声螺旋磨削制孔加工的磨削力预测模型。搭建了磨削力测试