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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。
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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%PL
u
S%%PL
u
S%算法
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题名
基于YOLO-Pose的城市街景小目标行人姿态估计算法
被引量:
2
1
作者
马明旭
马宏
宋华伟
机构
郑州大学网络空间安全学院
战略支援部队信息工程大学信息技术研究所
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期177-186,共10页
基金
河南省重大科技专项(221100210100)。
文摘
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。
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%PL
u
S%%PL
u
S%算法
Keywords
YOLO-Pose algorithm
pose estimation
cross layer cascading
CBAM attention mechanism
SIo
u
loss f
u
nction
k-means%PL
u
S%%PL
u
S%algorithm
分类号
TP399 [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
操作
1
基于YOLO-Pose的城市街景小目标行人姿态估计算法
马明旭
马宏
宋华伟
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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