公开(公告)号：CN112232134B

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202010991889.X

申请日：2020-09-18

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 俞俊 ,  董谢娜

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/52 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于沙漏网络结合注意力机制的人体姿态估计方法。本发明步骤如下:步骤(1)、在沙漏模块前面我们把加入一条分支计算非局部注意力特征，并把这个注意力特征融入主分支。我们称之为全局注意力模块。步骤(2)、在沙漏模块后面我们把输出分成若干通道分别做注意力计算得到每个通道的特征作为输出。我们称之为局部注意力模块。步骤(3)、通过反向传播算法对网络参数进行训练，直至整个网络模型收敛。本发明解决了原来模型的人际间关节的干扰和自我关节的干扰的问题。人体姿态估计在基于图像或视频分析人类行为中起着重要作用，准确高效的人体姿势估计可以促进各种应用，提出的改善方法使得原模型最终的检测效果得到提升。

公开(公告)号：CN112232134A

公开(公告)日：2021-01-15

申请号：CN202010991889.X

申请日：2020-09-18

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 俞俊 ,  董谢娜

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于沙漏网络结合注意力机制的人体姿态估计方法。本发明步骤如下:步骤(1)、在沙漏模块前面我们把加入一条分支计算非局部注意力特征，并把这个注意力特征融入主分支。我们称之为全局注意力模块。步骤(2)、在沙漏模块后面我们把输出分成若干通道分别做注意力计算得到每个通道的特征作为输出。我们称之为局部注意力模块。步骤(3)、通过反向传播算法对网络参数进行训练，直至整个网络模型收敛。本发明解决了原来模型的人际间关节的干扰和自我关节的干扰的问题。人体姿态估计在基于图像或视频分析人类行为中起着重要作用，准确高效的人体姿势估计可以促进各种应用，提出的改善方法使得原模型最终的检测效果得到提升。