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摘要
现有的多数人体姿态估计算法通过设计复杂的网络结构以获得高精度而导致速度较低。YOLO-Pose人体姿态估计算法吸收了先进目标检测算法的优点同时获得了较高的精度和速度，然而仍然存在漏检和误检问题。本文对YOLOPose算法进一步改进，针对人体姿态非刚性和人体关键点分布多样性的特点提出一种新的轻量级人体姿态检测算法。首先，设计了轻量级通道和空间注意力网络LCSA-Net以提升模型的特征提取能力；其次，采用了基于距离自适应的加权策略在模型训练时计算人体关键点回归损失以增强模型对远距离人体关键点的回归能力。在COCO 2017人体姿态数据集上的实验结果表明，与基准模型相比，两种改进策略均有效提升了人体姿态估计性能，实现了2%的mAP提升、1.5%的AP50提升和1.7%的AR提升。
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