一种基于深度学习的头部姿态估计模型OACSTPCD
Head Pose Estimation Model Based on Deep Learning
针对传统头部姿态估计网络存在空间结构信息易丢失问题,论文提出一种将胶囊网络与传统卷积神经网络相结合的头部姿态估计网络模型.该模型采用具有多级输出结构的传统卷积神经网络,将不同层级的空间结构信息和语义信息进行提取,同时利用胶囊网络能够充分保留特征信息的优点,将提取的特征进行编码,从而使其以胶囊的形式进行传递和输出,有效避免了空间结构信息丢失的问题.实验结果表明,论文提出的模型在AFLW2000和BIWI数据集上的平均绝对误差分别为5.68和4.33…查看全部>>
刘亚飞;王敬东;刘法;林思玉
南京航空航天大学自动化学院 南京 211106南京航空航天大学自动化学院 南京 211106南京航空航天大学自动化学院 南京 211106南京航空航天大学自动化学院 南京 211106
信息技术与安全科学
头部姿态估计胶囊网络多级输出策略空间结构信息
《计算机与数字工程》 2022 (2)
太赫兹望远镜副镜多维调整机构定标检测方法的研究
305-310,338,7
国家自然科学基金项目(编号:U1531110)中电科技集团二十八所项目(编号:1003-KFA14384)资助.
评论