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题名全局-局部特征融合的人体姿态估计算法
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作者
毛琳
任春贺
杨大伟
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机构
大连民族大学机电工程学院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第10期115-125,共11页
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基金
国家自然科学基金(61673084)
辽宁省自然科学基金(20170540192,20180550866,2020-MZLH-24)项目资助。
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文摘
针对现有人体姿态估计算法存在因骨干网络特征提取不充分,导致关键点特征信息丢失的问题,提出一种结合全局-局部特征融合模块的人体姿态估计网络模型(GLF-Net)。为了在特征提取阶段获得高质量的特征图,该算法从全局特征和局部特征出发,对骨干网络ResNet-50进行改进,分别设计了全局极化自注意力模块和局部深度可分离卷积模块。同时采用并行的结构方式将融合了全局位置信息和局部语义信息特征的模块嵌入到骨干网络的Bottleneck层中,既能增强原骨干网络的特征提取能力,又为后续的Transformer网络提供有效的全局和局部特征输入,进而提高姿态关键点检测的性能。在公开人体姿态估计数据集COCO 2017上和MPII数据集上分别进行模型测试,该算法性能与与基准算法(Poseur)相比,姿态关键点的平均准确度(AP)提升了2.1%,平均召回率(AR)提升了1.5%,正确估计关键点比例(PCKh@0.5)最高达到90.6。实验结果表明,所提算法在姿态估计精度上优于现存同类方法,可以明显提高人体姿态关键点的定位准确度。
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关键词
人体姿态估计
特征提取
全局极化自注意力
局部深度可分离卷积
全局-局部特征融合
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Keywords
human pose estimation
feature extraction
global polarized self-attention mechanism
local depth-wise separable convolution
global-local feature fusion
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分类号
TN919
[电子电信—通信与信息系统]
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