计算机工程

作者：王柳程, 欧阳城添, 梁文

单位：江西理工大学 信息工程学院, 江西 赣州 341000

关键词：人体姿态估计,特征金字塔,坐标变换,多尺度卷积,高斯热点图

基金：江西省教育厅科学技术研究项目（GJJ170518）；江西省研究生创新专项资金（YC2018-S331）。

为在人体姿态估计过程中有效获取多尺度特征和关键点坐标，建立一种基于改进特征金字塔网络（IPFN）的人体姿态跟踪模型。在原特征金字塔上采用新的检测器扩大感受野得到新特征金字塔，通过引入多尺度卷积生成高斯热点图，同时搜索和定位关键点，使坐标转换层将高斯热点图转为坐标，实现端到端训练过程。实验结果表明，相比FPN， IPFN模型在MPⅡ数据集的PCKh和COCO数据集的AP上分别提高了2.05和3.20个百分比；在踝、膝、腕和肘4个难检测部位上的PCKh分别提高了3.95、2.80、2.52和2.05个百分点。

来源：2021年第8期

《计算机工程》期刊编辑部

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