一种改进的YOLOv7人体关键点检测方法

    公开(公告)号:CN119478442A

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202411576560.1

    申请日:2024-11-06

    Abstract: 本发明公开一种改进的YOLOv7人体关键点检测方法,该方法通过LabelImage进行手动标注获得丰富的训练样本;将YOLOv7中原有的MP模块替换为L‑MP模块改进特征提取,新增LiftDown Pool分支和残差连接;在YOLOv7网络的Backbone模块和Head模块之间新增EDH‑Conv模块,利用其输出作为空间权重分布来矫正激活区域,进一步提升了网络对小目标的检测能力;增加改进的RSwin Transformer编码器,用于提升对复杂场景中小目标和重叠目标的检测效果;将损失函数参照Wise‑IoU LOSS改为基于L2损失的改进关键点检测损失,并引入用于调整关键点误差权重的动态聚焦机制,加速模型的收敛。该方法增强了对于复杂场景下的人体关键点检测识别能力,对于体育运动中人体关键点检测识别与计数任务有更强的鲁棒性、准确率和效率。

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