基于改进CPMs和SqueezeNet的轻量级人体骨骼关键点检测模型

来源 :计算机应用 | 被引量 : 6次 | 上传用户：schunter

【摘要】

：

针对目前的人体骨骼关键点检测模型参数多、训练时间长和检测速度慢的问题,提出了一种将人体骨骼关键点检测模型CPMs与小型卷积神经网络模型SqueezeNet相结合的检测方法。首先,采用4个Stage的CPMs(CPMsStage4)对人物图像进行关键点检测;然后,在CPMs-Stage4中引入SqueezeNet的Fire Module网络结构,利用Fire Module结构大大压缩模型参数,得到一

【作者】

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强保华翟艺杰陈金龙谢武郑虹王学文张世豪

【机构】

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广西可信软件重点实验室（桂林电子科技大学）,广西图像图形与智能处理重点实验室（桂林电子科技大学）

【出处】

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计算机应用

【发表日期】

：

2020年06期

【关键词】

：

人体骨骼关键点检测人体姿态估计深度学习卷积神经网络轻量级 CPMS SqueezeNet human skeleton key point detect

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61762025),广西重点研究发展计划项目(AB17195053,AB18126063),广西自然科学基金资助项目(2017GXNSFAA198226),桂林科技发展计划项目(20180107-4)

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