一种用于人体关键点检测的改进算法

• 作者: 刘颖 郑力新
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 中间监督 深度残差收缩网络 反卷积 数据集MPII
• 年，卷（期）: 2020,（30）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 61-65
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2020.30.013

摘要

采用HRNet的基本框架,在每个阶段的分辨率扩张前进行中间监督,可以有助解决后期对图片信息过度训练的情况,在每个阶段都提取最佳信息.并且将其使用的基本单元(残差网络)改为改进后的深度残差收缩网络,在保注意力机制训练的同时也保存原有信息,将每个中间监督输出信息经过使用反卷积操作,这样可以更好地保留图片变化前的信息.在数据集MPII上从90.8％提升到91.7％.