一种基于深度可分离卷积的轻量级人体关键点检测算法

作者：孔令军; 刘伟光; 周耀威; 裴会增; 沈馨怡; 赵子昂

来源：无线电工程, 2022, 52(01): 76-82.

• 卷积神经网络
• 人体关键点检测
• 属性金字塔
• 注意力机制
• 编解码结构

针对网络模型执行过程耗时过长的问题,受到像素切割网络架构中的编解码结构启发,设计了一种高效的轻量级主干网络,使用深度可分离卷积作为基本的卷积模块,利用了多维自学习模块(Multidimensional Self-Learning Module, MSLM)对特征矩阵进行自适应的学习来增强有用信息权重,同时使用编解码结构对其主干结构进行效率上的优化,设计出了深度可分离网络(Codec Depth Separable Network, CSDNet),相比于MobileNet性能提升了72%,精度提升了5.2%。

• 单位
  通信与信息工程学院; 金陵科技学院; 南京邮电大学