轻量型高分辨率人体关键点检测改进研究OA北大核心CSCDCSTPCD
Research on Improved Lightweight High Resolution Human Keypoint Detection
人体关键点检测任务作为一种像素级别的检测任务,深度学习方法通常采用高分辨率特征图表征方法来回归关键点以增强检测效果.针对该方法由于始终采用高分辨率表征导致的参数量过大、运算复杂度要求过高的问题,提出了两种轻量型基础网络模块为Gattneck模块与Gattblock模块,以HRNet(High-Resolution Network)为基础框架,构建出一种轻量型人体关键点检测网络GattNet(Ghost-attention Network).通过引…查看全部>>
刘鹏坤;朱成杰;张越
安徽理工大学 电气与信息工程学院,安徽 淮南 232000安徽理工大学 电气与信息工程学院,安徽 淮南 232000安徽理工大学 电气与信息工程学院,安徽 淮南 232000
信息技术与安全科学
深度学习卷积网络高分辨率特征表示人体关键点检测注意力机制
《计算机工程与应用》 2021 (2)
143-149,7
安徽省光电感测工程技术研究中心开放基金(01001567-201601)安徽理工大学引进人才科研启动基金.
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