基于ASPP的高分辨率卷积神经网络2D人体姿态估计研究

• 作者: 王春佳 申小凤
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 人体姿态估计 空洞空间金字塔池化模块 信息融合
• 年，卷（期）: 2020,（13）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 61-65
• 页数: 5页
• 字数: 3113字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2020.13.012

摘要

人体姿态估计是计算机视觉研究中的基础任务,可应用在活动识别、智能监控、人机交互等领域,研究人体姿态具有重要意义.近年来,随着深度学习技术的快速发展,人体姿态估计效果不断提升,已经开始广泛应用于计算机视觉的各个领域.提出基于空洞空间金字塔池化模块的高分辨率人体姿态估计(ASPP-HRNet),进行多尺度特征的提取和信息的融合,提升2D人体姿态估计精确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	申小凤	西华大学计算机与软件工程学院	2	0	0.0	0.0
2	王春佳	西华大学计算机与软件工程学院	2	0	0.0	0.0