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人体关键点检测的Mask R-CNN网络模型改进研究
被引量：
8
1
作者
宋玲
夏智敏
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第1期150-160,共11页
由于在现有的人体关键点检测问题中,深度学习解决方案采用的掩膜区域卷积神经网络Mask R-CNN存在参数量大导致计算成本过高、迭代次数多导致训练时间过长等问题,提出了一种基于重组通道网络ShuffleNet改进Mask R-CNN网络模型。通过引入S...
由于在现有的人体关键点检测问题中,深度学习解决方案采用的掩膜区域卷积神经网络Mask R-CNN存在参数量大导致计算成本过高、迭代次数多导致训练时间过长等问题,提出了一种基于重组通道网络ShuffleNet改进Mask R-CNN网络模型。通过引入ShuffleNet的网络结构,使用分组逐点卷积与通道重排的操作与联合边框回归和掩膜分割的计算结果对Mask R-CNN进行轻量化改进。使用该方法改进网络模型在进行单人或多人情况下的人体关键点检测中,在保留精度的前提下,可以加快运行速度,减少检测时间。
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关键词
深度学习
卷积神经
网络
(CNN)
掩膜区域卷积神经
网络
(Mask
R-CNN)
重组通道网络
人体关键点检测
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职称材料
题名
人体关键点检测的Mask R-CNN网络模型改进研究
被引量：
8
1
作者
宋玲
夏智敏
机构
广西大学计算机与电子信息学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第1期150-160,共11页
基金
国家自然科学基金(61762030)
广西创新驱动重大专项项目(桂科AA17204017)
广西重点研发计划项目(桂科AB19110050,桂科AB16380237)。
文摘
由于在现有的人体关键点检测问题中,深度学习解决方案采用的掩膜区域卷积神经网络Mask R-CNN存在参数量大导致计算成本过高、迭代次数多导致训练时间过长等问题,提出了一种基于重组通道网络ShuffleNet改进Mask R-CNN网络模型。通过引入ShuffleNet的网络结构,使用分组逐点卷积与通道重排的操作与联合边框回归和掩膜分割的计算结果对Mask R-CNN进行轻量化改进。使用该方法改进网络模型在进行单人或多人情况下的人体关键点检测中,在保留精度的前提下,可以加快运行速度,减少检测时间。
关键词
深度学习
卷积神经
网络
(CNN)
掩膜区域卷积神经
网络
(Mask
R-CNN)
重组通道网络
人体关键点检测
Keywords
deep learning
Convolution Neural Network(CNN)
Mask R-CNN
ShuffleNet
human keypoint detection
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
人体关键点检测的Mask R-CNN网络模型改进研究
宋玲
夏智敏
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021
8
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