【摘 要】
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为了提高人体姿态估计的准确率和识别速度,提出一种基于通道切分的人体姿态估计算法Channel-Split Residual Steps Network(Channel-Split RSN).首先,提出通道切分模块,对切分后的特征通道通过卷积提取特征再融合起来,以获得丰富的特征表示.接着,引入特征增强模块,对特征通道进一步分组,并对不同的分组采取不同的处理策略,以减少特征通道内的相似特征.最后,结合改进的空间注意力机制,提出一种基于特征空间相关性的姿态修正机Context-PRM,得到更加准确的人体姿态估计
【机 构】
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南通大学张謇学院,江苏 南通 226019;南通大学交通与土木工程学院,江苏 南通 226019
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为了提高人体姿态估计的准确率和识别速度,提出一种基于通道切分的人体姿态估计算法Channel-Split Residual Steps Network(Channel-Split RSN).首先,提出通道切分模块,对切分后的特征通道通过卷积提取特征再融合起来,以获得丰富的特征表示.接着,引入特征增强模块,对特征通道进一步分组,并对不同的分组采取不同的处理策略,以减少特征通道内的相似特征.最后,结合改进的空间注意力机制,提出一种基于特征空间相关性的姿态修正机Context-PRM,得到更加准确的人体姿态估计.在COCO test-dev数据集上的实验结果表明,本文方法达到75.9％的AP和55.36的FPS,并且模型的大小Params(M)仅为18.3.相较于传统的RSN18和传统的RSN50,模型的AP分别提高了5和3.4个百分点,FPS比传统的RSN50快12.08.在更具挑战性的CrowdPose数据集上,本文方法达到66.9％的AP和19.16的FPS,相较于RSN18,AP提高了4.6个百分点.有效提高了人体姿态估计的准确率,且模型具有较快的识别速度.本文源代码公开在https://github.com/qdd1234/Channel-Split-RSN.
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