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题名改进高分辨率网络的多目标动物姿态估计研究
被引量：2
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作者
徐贵冬
徐杨
邓辉
莫寒
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机构
贵州大学大数据与信息工程学院
贵阳铝镁设计研究院有限公司
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第22期182-192,共11页
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基金
贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2021]一般176)。
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文摘
在动物姿态估计任务中,多目标动物姿态估计的各类遮挡情况,会导致动物关键点的检测效果不佳。针对该问题,提出基于改进高分辨网络的多目标动物姿态估计网络PAENet。使用融合了自注意力机制的混合卷积ACmix,重新设计了高分辨率网络的瓶颈模块,以增强网络对大尺度特征的提取能力;提出了串联通道注意力机制和空间注意力机制的PSAsblock基础模块,对动物姿态的多尺度特征进行高效提取;重新设计网络输出的特征融合部分,以充分利用低分辨率分支的特征信息,通过加入反卷积模块进一步提升网络的热图回归预测准确率。在最新公开的大规模哺乳动物姿态估计基准数据集AP10K上进行实验,结果表明,PAENet相比当前用于动物姿态估计的高分辨率网络,平均精度mAP提升了2.4个百分点,中型物体检测准确率AP^(M)提升了3.6个百分点,有效增强了网络在多目标动物姿态估计中遮挡关键点特征的提取能力。
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关键词
多目标动物姿态估计
高分辨率网络
注意力机制
多尺度特征
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Keywords
multi-objective animal pose estimation
high resolution network
attention mechanism
multi-scale features
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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