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摘要
本发明公开了一种运用适应性数据增强的人体姿态估计方法,构建活跃传输网络ATNet和人体粘贴库；将原始图像送入构建的活跃传输网络ATNet,训练得到变换矩阵；在构建的人体粘贴库中随机选择一个完整人；利用活跃传输网络ATNet训练得到的变换矩阵将完整人与原始图像结合,形成生成图；利用高分辨率网络H将生成图的中原始图像人体关节点热图heatmaps与其真值ground-truth进行高分辨率网络H的损失函数D-Loss计算；将高分辨率网络H和活跃传输网络ATNet分别作为判别网络D和生成网络G,并传递高分辨率网络H的损失函数D-Loss值给生成网络G；利用高分辨率网络H对原始图像中的人物进行人体姿态估计,在不增强任何额外成本下增强人体姿态识别准确率,特别是对一些挑战性案例的情况。
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