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人体姿态估计是计算机视觉中的基本任务之一,可应用于动作识别、游戏、动画制作等领域。当前深度网络模型的设计大多通过加深网络以获得更好的性能,结果导致计算资源的需求超出嵌入式设备和移动设备的计算能力,达不到实际应用要求。针对上述问题,提出了一种融合Ghost模块结构的轻量级网络模型,即使用Ghost模块替换原高分辨率网络中的基础模块,从而减少网络模型的参数量。此外,设计了非局部高分辨率网络,即在网络1/32分辨率阶段融合非局部网络模块,使网络具有获取全局特征的能力,从而提高人体姿态估计的准确率,并在保证模型准确率的前提下降低网络参数量。在MPII人体姿态估计数据集和COCO人体姿态估计数据集上的实验结果表明,所提网络模型与原高分辨率网络相比,在网络模型参数量降低40%的情况下,人体姿态估计准确率提升了1.8个百分点。 相似文献
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为消除朴素贝叶斯分类时的零概率以及过度拟合问题,分析了各种概率平滑方法,给出了基于M估计的多关系朴素贝叶斯分类方法(MRNBC-M)和基于Laplace估计的多关系朴素贝叶斯分类方法(MRNBC-L),分析探讨了M平滑和Laplace平滑方法对多关系分类的影响情况,为进一步优化分类,方法基于扩展互信息标准对数据进行属性过滤。多关系标准数据集上的实验显示,MRNBC-M可以有效改进分类性能。 相似文献
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人体姿态估计是计算机视觉中的基本任务之一,可应用于动作识别、游戏、动画制作等领域。当前深度网络模型的设计大多通过加深网络以获得更好的性能,结果导致计算资源的需求超出嵌入式设备和移动设备的计算能力,达不到实际应用要求。针对上述问题,提出了一种融合Ghost模块结构的轻量级网络模型,即使用Ghost模块替换原高分辨率网络中的基础模块,从而减少网络模型的参数量。此外,设计了非局部高分辨率网络,即在网络1/32分辨率阶段融合非局部网络模块,使网络具有获取全局特征的能力,从而提高人体姿态估计的准确率,并在保证模型准确率的前提下降低网络参数量。在MPII人体姿态估计数据集和COCO人体姿态估计数据集上的实验结果表明,所提网络模型与原高分辨率网络相比,在网络模型参数量降低40%的情况下,人体姿态估计准确率提升了1.8个百分点。 相似文献
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