公开(公告)号：CN118447537A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410599998.5

申请日：2024-05-15

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 江舒 ,  张冬 ,  杜晓宇 ,  沈飞 ,  唐金辉

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/22 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种人体姿态估计方法、设备、介质及产品，涉及人体姿态估计领域。本发明将待估计图像输入至深度学习网络框架，得到低分辨率特征图(第一特征图)；对第一特征图进行周期混洗操作，以增加特征图的分辨率；使用深度可分离卷积修改第二特征图的通道数量，可以确保与输入的待估计图像的通道和后续网络层所需的输入维度的一致性匹配，同时减少计算成本，显著减少了所涉及的参数数量和计算复杂度。将第三特征图输入至设定通道数以及设定卷积核的卷积层得到关键点的预测热点图，将关键点的预测热点图中最高预测值点向次高预测值点的偏移四分之一处坐标映射到待估计图像相应坐标，得到最终关键点坐标输出，进而生成准确的人体姿态估计结果。

公开(公告)号：CN118505495A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410666747.4

申请日：2024-05-28

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 沈飞 ,  杜晓宇 ,  魏宇奕 ,  江舒 ,  唐金辉

IPC: G06T3/04 ,  G06T7/73 ,  G06V40/10 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开一种姿态引导图像合成方法、设备、存储介质及产品，涉及姿态引导图像合成领域，方法包括获取源图像和目标图像；根据源图像、目标图像、源图像姿势坐标、目标图像姿势坐标、源姿势、目标姿势以及与源图像对应的蒙版图像，采用渐进式条件扩散模型，生成姿态引导图像；渐进式条件扩散模型包括：依次连接的先验条件扩散模型、修复条件扩散模型以及精化条件扩散模型；本发明能够提高合成图像的质量以及保真性。