-
公开(公告)号：CN114694176A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210220002.6
申请日：2022-03-08
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的轻量化人体姿态估计方法，包括以下步骤，步骤1：对指定图片进行数据集中；步骤2：对进行了数据集中的图片进行预处理；步骤3：采用改进后的高分辨率网络HRNet作为主干网络，通过残差结构解决深层神经网络出现的网络退化问题,从而降低模型整体的参数量和计算量；步骤4：对四个不同尺度并行子网进行尺度融合，低分辨率的特征图经过上采样后与高分辨率子网的特征图进行融合，生成不同类型关键点的高斯热图，通过在原始的人体姿态估计模型的基础上进行改进，在不降低太多的精度的前提下，减少模型的参数量和计算量，让模型可以运行在低算力平台上，验证基于增强高分辨网络人体姿态估计模型的效果。
Search Results
1
records
(took 0.015 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
