基于注意力机制的人体姿态估计网络

作     者：方芹 缪宁杰 张如宏 刘晓泽 王佳敏 罗文东 周霖 Fang Qin;Miao Ningjie;Zhang Ruhong;Liu Xiaoze;Wang Jiamin;Luo Wendong;Zhou Lin

作者机构：国网浙江省电力有限公司双创中心浙江杭州310051 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司浙江杭州310009 浙江光珀智能科技有限公司浙江杭州311100 杭州致成电子科技有限公司浙江杭州310051 北京大道合创科技有限责任公司北京100085 

基　　金：国家电网有限公司总部管理双创孵化培育基金资助项目(SGZJSC00XMJS2000031) 

出 版 物：《机械设计与制造工程》 (Machine Design and Manufacturing Engineering)

年 卷 期：2022年第51卷第3期

页      码：117-122页

摘      要：针对目前复杂的人体姿态估计网络参数量大、计算成本高以及读者对算法的理解分析难度大等问题,提出了一种基于注意力机制的人体姿态估计网络。该网络使用结构简单的编码器、解码器来预测人体关节点热图。为了使编码层提取的特征更具代表性,在编码层中加入了通道注意力机制,该操作在降低模型复杂度的同时保证了其预测精度。解码层采用多个反卷积模块得到最终的预测结果。算法模型在两个数据集(MPⅡ和COCO)上进行验证,在MPⅡ数据集上PCKh@0.5达到89%;在COCO数据集上,与CBA对比,虽然AP略低0.2个百分点,但单张图片推理速度提升了10.1 ms。实验结果表明,所提方法能够有效检测出人体关节点,并且优于各种先进的姿态估计方法。

主 题 词：姿态估计 深度学习 注意力 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.2095-509X.2022.03.024

馆 藏 号：203110351...