【摘 要】
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为在人体姿态估计过程中有效获取多尺度特征和关键点坐标,建立一种基于改进特征金字塔网络(IPFN)的人体姿态跟踪模型。在原特征金字塔上采用新的检测器扩大感受野得到新特征金字塔,通过引入多尺度卷积生成高斯热点图,同时搜索和定位关键点,使坐标转换层将高斯热点图转为坐标,实现端到端训练过程。实验结果表明,相比FPN,IPFN模型在MPII数据集的PCKh和COCO数据集的AP上分别提高了2.05和3.20
【基金项目】
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江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ170518),江西省研究生创新专项资金(YC2018-S331)。
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为在人体姿态估计过程中有效获取多尺度特征和关键点坐标,建立一种基于改进特征金字塔网络(IPFN)的人体姿态跟踪模型。在原特征金字塔上采用新的检测器扩大感受野得到新特征金字塔,通过引入多尺度卷积生成高斯热点图,同时搜索和定位关键点,使坐标转换层将高斯热点图转为坐标,实现端到端训练过程。实验结果表明,相比FPN,IPFN模型在MPII数据集的PCKh和COCO数据集的AP上分别提高了2.05和3.20个百分比;在踝、膝、腕和肘4个难检测部位上的PCKh分别提高了3.95、2.80、2.52和2.05个百分点。
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