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申请/专利权人：郑州大学
摘要：本发明公开了一种基于跨阶段信息的轻量级人体姿态估计方法，包括以下步骤：S1，使用EMO作为特征提取网络，将原始RGB图像输出主干网络获取不同阶段的不同尺度特征图；S2，将最后一层特征分别与所有其它层特征一起输入跨阶段通道注意力模块，借助不同阶段之间的信息辅助改变特征图尺度，得到与最后一层特征尺度相同的增强特征；S3，将得到的不同阶段增强特征图组输入动态特征融合模块，使用全局平均池化的方式对多阶段特征进行加权融合；S4，输出人体姿态信息；S5，在MSCOCO数据集上训练模型，在模型训练过程中，使用互信息损失函数辅助监督特征融合的过程。本发明使用轻量级主干网络，并结合跨阶段信息进行特征融合，建立轻量级的人体姿态估计网络，使其能够部署在边缘计算设备上，另外在模型训练过程中使用互信息损失函数，辅助监督特征融合过程，进而提高模型准确率，使模型可以在算力有限的边缘计算设备上取得更优的效果。
主权项：1.一种基于跨阶段信息的轻量级人体姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，使用EMO作为特征提取网络，将原始RGB图像输出主干网络获取不同阶段的不同尺度特征图；S2，将最后一层特征分别与所有其它层特征一起输入跨阶段通道注意力模块，借助不同阶段之间的信息辅助改变特征图尺度，得到与最后一层特征尺度相同的增强特征；S3，将得到的不同阶段增强特征图组输入动态特征融合模块，使用全局平均池化的方式对多阶段特征进行加权融合；S4，输出人体姿态信息；S5，在MSCOCO数据集上训练模型，在模型训练过程中，使用互信息损失函数辅助监督特征融合的过程。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 郑州大学 一种基于跨阶段信息的轻量级人体姿态估计方法
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