一种基于Mamba的实时2D关键点检测方法及装置

    公开(公告)号:CN119942638A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202411949509.0

    申请日:2024-12-27

    Abstract: 本申请提出一种基于Mamba的实时2D关键点检测方法及装置,涉及二维关键点检测领域,其中,方法包括:通过基于卷积神经网络的Stem网络接收输入图像,并提取初始姿态特征,获得初步特征;利用基于逐块递归特征提取模型的编码器处理所述初始特征,输出多级姿态特征,其中,所述编码器包括多个阶段,每个阶段都由上下文建模模块、二维选择性扫描模块和归一化层组成;使用解码器将所述编码器输出的多级姿态特征上采样为关键点热图,每个关键点的热图表示目标实例的关键点位置。本申请通过基于Mamba的轻量化网络结构设计,解决了传统方法中难以兼顾关键点检测实时性与高精度的技术问题,显著提升了关键点检测的实时性能和检测精度。

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