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摘要
SB(Simple Baseline)网络提取人体骨架点具有较高精度，但SB网络存在参数量和计算量大、学习效率低的问题，限制了其部署和应用。通过设置SB网络中Bottleneck组件的expansion参数为1,在Bottleneck组件的最后一个卷积层后引入一个高效通道注意力(efficient channel attention, ECA)模块，并设置ResNet骨干网络的最后三个Bottleneck的卷积步长为1,采用反卷积组代替ResNet之后的转置卷积，从而提出一种轻量级的人体骨架点提取网络：ECA＿SB。在COCO2017数据集上的对比实验结果表明，ECA＿SB网络在保留较高人体骨架点提取精度的同时，参数量和计算量均有明显降低。
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