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摘要
为了提升机器视觉中特定舞蹈动作识别的性能,设计了基于全局上下文的特定舞蹈动作识别方法。该方法基于Hourglass结构,通过连接高低分辨率的特征图,将具备全局信息的深层特征图上采样与浅层特征融合,使得每一个阶段的高分辨率特征图均具有低分辨率的特征图表示,从而得到信息更丰富的高分辨率特征图表示,最终回归人体姿态热力图。在Balletto舞蹈视频数据库中的测试结果表明,相比基于CPN和基于Hourglass的算法,所提算法的AP值提高2.4%,AR提升了1.6%。
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为了提升机器视觉中特定舞蹈动作识别的性能,设计了基于全局上下文的特定舞蹈动作识别方法。该方法基于Hourglass结构,通过连接高低分辨率的特征图,将具备全局信息的深层特征图上采样与浅层特征融合,使得每一个阶段的高分辨率特征图均具有低分辨率的特征图表示,从而得到信息更丰富的高分辨率特征图表示,最终回归人体姿态热力图。在Balletto舞蹈视频数据库中的测试结果表明,相比基于CPN和基于Hourglass的算法,所提算法的AP值提高2.4%,AR提升了1.6%。
