發(fā)布時間：2023-05-13 19:27

　　人體姿態(tài)估計已成為人機交互等智能應(yīng)用解決方案的熱點問題,但是在面對小尺度人體實例時,以往的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)得到的結(jié)果不是非常理想,無法準(zhǔn)確地估計出圖片或視頻中所有人的姿態(tài)。因此,為了解決人體姿態(tài)估計中尺度變化的問題,特別是精確定位小尺度人體實例的關(guān)鍵點,本文提出了一種改進(jìn)的高分辨率網(wǎng)絡(luò)(Improved High-Resolution Network,Improved HRNet)。本文主要改進(jìn)工作如下:(1)在特征提取模塊中,本文在并行子網(wǎng)絡(luò)向前傳遞的過程中添加了雙重注意力機制,目的是在不改變通道數(shù)的前提下,賦予傳播信息權(quán)重,分配權(quán)重大的信息為有用信息,減少無關(guān)信息帶來的干擾。(2)在關(guān)鍵點分組模塊中,引入關(guān)聯(lián)嵌入的方法,使得網(wǎng)絡(luò)能夠同時輸出實例檢測和關(guān)鍵點分組,減少了以往的兩階段任務(wù)(即先檢測所有關(guān)鍵點,再進(jìn)行分組)會丟失網(wǎng)絡(luò)中深層語義信息的現(xiàn)象。本文使用了一種基于雙線性插值法的熱圖聚合策略,用于實現(xiàn)上采樣操作,將預(yù)測熱圖的分辨率提高到與主干網(wǎng)絡(luò)輸入特征圖相同的分辨率,然后通過把所有不同尺度的特征圖取平均值,實現(xiàn)最終的預(yù)測。(3)在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)過程中,本文使用多分辨率監(jiān)督學(xué)習(xí),即在不同分辨...

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 研究背景與研究意義
    1.2 研究現(xiàn)狀與研究難點
    1.3 研究內(nèi)容與章節(jié)安排
2 相關(guān)工作
    2.1 人體姿態(tài)估計
    2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.3 殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.4 本章小結(jié)
3 基于改進(jìn)高分辨率網(wǎng)絡(luò)的人體姿態(tài)估計
    3.1 高分辨網(wǎng)絡(luò)
    3.2 雙重注意力機制
    3.3 關(guān)鍵點分組
    3.4 反卷積模塊
    3.5 多分辨率監(jiān)督
    3.6 熱圖聚合
    3.7 本章小結(jié)
4 實驗與分析
    4.1 實驗設(shè)置
    4.2 數(shù)據(jù)集
    4.3 關(guān)鍵點檢測
    4.4 消融實驗
    4.5 實驗分析
    4.6 本章小結(jié)
5 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
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本文編號：3816367