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摘要:
人体姿态估计是计算机中的一个重要而热门的研究课题,该文使用卷积神经网络算法对RGB图像进行人体姿态估计的研究。基于改进的残差结构,应用层叠沙漏网络对RGB图像进行精确的关节位置预测,通过二维的关节点信息估计人体姿态状况。本文重点研究了利用RGB图像恢复二维人体姿态的挑战性设置,提出了一种在多个公共数据集上从RGB图像中进行二维人体姿态估计的有效方法。
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于卷积神经网络的RGB图像人体姿态估计
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 卷积神经网络 人体姿态估计 RGB图像
年,卷(期) 2019,(3Z) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 135-136
页数 2页 分类号 TP393
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 尹扬帆 8 4 1.0 1.0
2 梁聪 5 2 1.0 1.0
3 侯珊珊 2 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (0)
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2016(1)
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研究主题发展历程
节点文献
卷积神经网络
人体姿态估计
RGB图像
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
出版文献量(篇)
41621
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