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摘要
人体姿态估计是计算机视觉领域的热门研究课题。随着深度学习的发展，人体姿态估计模型已经能够精准预测人体关键点。针对关键点被遮挡、关键点重合以及复杂背景等问题，提出了一种结合注意力机制的级联金字塔模型，它将注意力机制加入特征提取网络中，使模型可以获得更丰富的特征信息，并且借助GlobalNet和RefineNet达到精准定位被遮挡关键点的目的。在公开数据集MPII、MS COCO2017和3DOH50K上的验证结果表明，相较于以往模型，该模型在标准情况和被遮挡情况下人体姿态估计的准确度有所提升，且具有鲁棒性。
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