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摘要
演员检测是将混合现实(MR)技术应用于戏剧表演的关键技术之一.然而，现有的行人检测方法无法在复杂舞台场景中进行有效的演员检测.因此为了提高演员检测的准确率，本文提出了一种用于复杂舞台场景的演员检测网络，将演员的关键点语义信息引入演员检测中.首先使用姿态估计子网络预测每个演员的关键点，然后根据演员的关键点生成包含语义信息的热力图.接着采用注意力机制将语义信息与原始图像融合，融合后的特征图送入检测网络进行进一步检测.同时为了提高关键点预测的准确率，改进了姿态估计子网络，将ResNet翻转拼接，堆叠成两级沙漏结构网络.在舞台演员数据集上进行对比检测，实验结果表明，引入关键点语义信息后的演员检测网络在MR,AP和AR上分别达到了14.37%,68.4%,73.3%要明显优于当前流行的其他方法.
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