【摘 要】
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人体姿态估计在很多领域有着十分广泛的应用。为了提高人体姿态估计准确率,提出一种基于Simple Baselines的人体姿态估计算法。首先,将Simple Baselines的特征提取网络ResNet152替换为FastHand算法中的特征提取网络,提高模型检测准确率。其次,引进姿态修正机以提高模型对人体关节点定位准确率。实验结果表明,在COCO test-dev上,模型达到75.8%的AP,相较
【机 构】
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南通大学张謇学院,南通大学交通与土木工程学院
【基金项目】
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南通市科技计划项目,项目编号:MS12020078,江苏省大学生创新训练计划项目“基于视频的电瓶车驾驶员智能头盔系统”(校企合作),项目编号:201910304158H,江苏省大学生创新训练计划项目“基于红外图像的船舶驾驶员违章行为自动识别”(校企合作),项目编号:202010304180H,江苏省大学生创新训练计划项目“具有预约功能的园区无人送货小车”(省级一般项目),项目编号:20201030
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人体姿态估计在很多领域有着十分广泛的应用。为了提高人体姿态估计准确率,提出一种基于Simple Baselines的人体姿态估计算法。首先,将Simple Baselines的特征提取网络ResNet152替换为FastHand算法中的特征提取网络,提高模型检测准确率。其次,引进姿态修正机以提高模型对人体关节点定位准确率。实验结果表明,在COCO test-dev上,模型达到75.8%的AP,相较于Simple Baselines,AP提高2.1%。
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