基于堆叠沙漏网络改进的多人姿态估计

作者：梁鸿; 任文静^*; 张千; 李传秀

来源：计算机工程与设计, 2022, 43(02): 502-509.

DOI：10.16208/j.issn1000-7024.2022.02.028

• 堆叠沙漏网络
• 人体姿态估计
• 多尺度特征融合
• 注意力机制
• 人体目标检测

为解决多人姿态估计中小尺度关键点(手腕、脚踝等)定位准确率低的问题,采用自顶向上的方式,结合先进的人体目标检测模型YOLOv3,提出一种基于堆叠沙漏网络改进的多人姿态估计方法。在沙漏网络中融入通道混洗模块,加强不同尺度下多层特征之间的跨通道信息交流,提高被遮挡关键点的识别效果;使用注意力机制对沙漏网络原有的残差模块进行特征增强,抑制无用特征并提升有用特征,提高小尺度关键点的识别率。实验结果表明,在MPII数据集上的总体PCK@0.5达到了88.6%,在MSCOCO数据集上的AP@0.75相比原始网络提升了4.6%,验证了所提方法的有效性。

• 单位
  中国石油大学（华东）