公开(公告)号：CN115601787A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202211184075.0

申请日：2022-09-27

Applicant: 哈尔滨工业大学(CN)

Inventor： 张永强 ,  丁明理 ,  张子安 ,  张印 ,  田瑞 ,  张漫

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/72 ,  G06V10/774 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于缩略表示的快速人体姿态估计方法，涉及计算机视觉技术领域，针对现有技术中通过小尺寸图像减少模型的计算量时，会导致模型准确率下降的问题。本申请采用基于风格监督的在线图像缩尺度器自适应地滤除输入图像中的冗余信息，并将剩余的关联信息压缩为小尺寸的缩略图，使得网络运算量大幅降低，并且能够保证预测准确率；使用双分支自动编码的训练策略将知识蒸馏技术引入对轻量化网络的训练，使得缩略特征图能够提取到更多关键信息，使得预测准确率进一步提高。训练完备的缩尺度器可以直接替代传统的图像缩尺度技术。本申请解决了现有人体姿态估计加速方法实施复杂、难以泛化、准确率低的问题。