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摘要：本发明公开了一种基于注意力机制的人体动作识别方法、系统及电子设备，属于人体动作识别技术领域。本发明引入沙漏模块和坐标注意力模块，并在此基础上构建沙漏坐标注意力瓶颈模块和沙漏坐标注意力基础模块这两种轻量型网络模块，在减少模型参数量和运算复杂度的同时，最终获取特征图空间方向的长程依赖和精确位置信息。从而解决现有的高分辨率人体动作识别网络存在网络参数量大、运算复杂度高的技术问题。
主权项：1.一种基于注意力机制的人体动作识别方法，其特征在于，包括：对现有的HRNet模型中的瓶颈模块和基础Block模块进行重新设计，得到沙漏坐标注意力瓶颈模块和沙漏坐标注意力基础模块；使用沙漏坐标注意力瓶颈模块替换HRNet模型中的瓶颈模块，使用沙漏坐标注意力基础模块替换HRNet模型中的基础Block模块，保留HRNet模型的原有架构，得到SCANet模型；将待识别人体动作的目标图像送入SCANet模型，输出具有通道特征信息和空间方向特征信息的特征图；将特征图与预训练得到的视觉关系模型进行向量距离计算，预测关键节点表达信息，最终得到动作分类；其中，对现有的HRNet模型中的瓶颈模块和基础Block模块进行重新设计，得到沙漏坐标注意力瓶颈模块和沙漏坐标注意力基础模块的操作，具体包括：采用沙漏模块替换瓶颈模块中标准的3×3卷积，并重新确定沙漏模块的缩放系数；其中，沙漏模块的输入通道的通道数等于输出通道的通道数；在瓶颈模块和基础Block模块中添加坐标注意力模块；其中，坐标注意力模块用于提取图像中的通道特征信息和空间方向特征信息，坐标注意力模块的输入通道的通道数等于输出通道的通道数。
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百度查询： 贵州省通信产业服务有限公司 基于注意力机制的人体动作识别方法、系统及电子设备
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