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| 基于轻量级网络的实时人体关键点检测算法 | |
| 作者姓名： | 胡江颢 王红雨 乔文超 马靖煊 |
| 作者单位： | 上海交通大学 仪器科学与工程系, 上海 200240 |
| 摘 要： | 为提升人体姿态估计在移动终端设备上的运行速度与实时性,提出一种改进的人体关键点检测算法.通过将MobileNetV2轻量级主干网络与深度可分离卷积模块相结合加速特征提取过程,使用精炼网络进行多尺度人体关键点预测,并利用融合网络整合多个尺度的预测结果得到最终人体关键点检测结果.实验结果表明,与传统CPM算法相比,该算法在... |
| 关 键 词： | 深度可分离卷积 多尺度预测 人体关键点检测 轻量级主干网络 融合网络 |
| 收稿时间： | 2019-12-27 |
| 修稿时间： | 2020-03-19 |
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