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基于YOLO-Pose的城市街景小目标行人姿态估计算法 被引量:2
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作者 马明旭 马宏 宋华伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期177-186,共10页
现有的姿态估计算法在城市街景中对小目标行人的检测效果不佳。针对该问题,提出一种基于YOLO-Pose的小目标行人姿态估计算法YOLO-Pose-CBAM。通过引入CBAM注意力机制模块,在不增加过多计算量的前提下,增强网络聚焦小目标行人区域的能力... 现有的姿态估计算法在城市街景中对小目标行人的检测效果不佳。针对该问题,提出一种基于YOLO-Pose的小目标行人姿态估计算法YOLO-Pose-CBAM。通过引入CBAM注意力机制模块,在不增加过多计算量的前提下,增强网络聚焦小目标行人区域的能力,提升算法对小目标行人的敏感度,同时在主干网络中使用4个不同尺寸的检测头,丰富算法对图片中不同大小行人的检测手段;在骨干网络和颈部之间架设2条跨层级联通道,提升浅层网络与深层网络之间的特征融合能力,进一步增强信息交流,降低小目标行人漏检率;引入SIoU重新定义边界框回归的定位损失函数,加快训练的收敛速度,提高检测精度;采用k-means++算法代替k-means算法对数据集中标注的锚框进行聚类,避免聚类中心初始化时导致的局部最优解问题,从而选择出更适合检测小目标行人的锚框。对比实验结果表明,在小目标行人Wider Keypoints数据集上,所提算法相较于YOLO-Pose和YOLOv7-Pose在平均精度上分别提升了4.6和6.5个百分比。 展开更多
关键词 YOLO-Pose算法 姿态估计 跨层级联 CBAM注意力机制 SIo u损失函数 k-means%PLuS%%PLuS%算法
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