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题名复杂场景下的多人人体姿态估计算法
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作者
石磊
王天宝
孟彩霞
王清贤
高宇飞
卫琳
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机构
郑州大学网络空间安全学院
郑州大学计算机与人工智能学院
郑州警察学院图像与网络侦查系
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出处
《郑州大学学报(理学版)》
北大核心
2025年第4期1-7,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(62006210)
国家重点研发计划项目(2020YFB1712401-1)。
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文摘
复杂场景下人员的交叉遮挡,导致现有的人体姿态估计算法存在准确度不高和人体骨架错连的问题。为此,提出一种复杂场景下的多人人体姿态估计优化算法。首先,使用分组分块级联卷积替换普通卷积,结合特征融合促进特征通道之间的信息交互,在不引入额外计算成本的前提下提高算法精度;其次,引入空间注意力机制挖掘与人体姿态估计任务相关的空间语义特征,将网络结构并行化处理以提高算法性能;最后,对大卷积核和空间注意力机制的嵌入位置进行轻量化处理,减少时间开销。与现有的自底向上的姿态估计算法OpenPifPaf++相比,所提算法在COCO 2017数据集上平均准确率提高0.8个百分点;在CrowdPose数据集上平均准确率比OpenPifPaf算法提高1.2个百分点,复杂场景下对应的准确率提高1.5个百分点。
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关键词
复杂场景
多人人体姿态估计
分组卷积
空间注意力机制
轻量化
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Keywords
complex scene
multi-person pose estimation
group convolution
spatial attention mechanism
lightweight
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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