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公开(公告)号:CN116631064B
公开(公告)日:2025-04-22
申请号:CN202310775274.7
申请日:2023-06-28
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/22 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明具体涉及基于关键点与网格顶点互补增强的3D人体姿态估计方法,包括:通过回归预测模型输出各个视频帧的SMPL模型参数;回归预测模型的处理步骤包括:通过骨干网提取关键点热度图以及浅层特征和最终层特征;依次将关键点热度图转换为2D关键点坐标和2D关键点特征,提取时空特征生成3D关键点坐标;通过多尺度特征处理生成部分3D顶点热度图并转换为3D顶点坐标;生成键点‑顶点坐嵌入特征,并通过SMPL参数回归模块输出SMPL模型参数;基于各个视频帧的SMPL模型参数构建SMPL模型。本发明能够实现在连续视频帧中对运动的人体进行连续、平滑的建模估计,并且能够改善SMPL参数回归网络在肢体旋转和体型的构建上存在的信息缺失和拟合难度大等问题。
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公开(公告)号:CN117593275A
公开(公告)日:2024-02-23
申请号:CN202311620496.8
申请日:2023-11-30
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种医学图像分割系统,包括预处理模块、图像分割模块和网络轻量化模块。该医学图像分割系统,能够完成数据集的选取、划分和预处理,搭建分割网络框架,在选取的基线网络上进行模块设计,选取优化策略、监督策略和合适的损失函数,在设计完成的模型基础之上,进行模型精简以降低模型的计算和存储资源需求,提高模型的运行效率和部署灵活性,根据重参数化原理,对模型进行重参数化,通过合理的参数融合和近似表示来减少参数的数量,通过深入研究深度学习图像分割算法,设计并实现了针对肾肿瘤三维CT图像的算法,通过模型重参数化和建立基于深度学习的肾肿瘤图像分割系统,为肾肿瘤的诊断和治疗提供了有力的支持。
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公开(公告)号:CN116631064A
公开(公告)日:2023-08-22
申请号:CN202310775274.7
申请日:2023-06-28
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/22 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明具体涉及基于关键点与网格顶点互补增强的3D人体姿态估计方法,包括:通过回归预测模型输出各个视频帧的SMPL模型参数;回归预测模型的处理步骤包括:通过骨干网提取关键点热度图以及浅层特征和最终层特征;依次将关键点热度图转换为2D关键点坐标和2D关键点特征,提取时空特征生成3D关键点坐标;通过多尺度特征处理生成部分3D顶点热度图并转换为3D顶点坐标;生成键点‑顶点坐嵌入特征,并通过SMPL参数回归模块输出SMPL模型参数;基于各个视频帧的SMPL模型参数构建SMPL模型。本发明能够实现在连续视频帧中对运动的人体进行连续、平滑的建模估计,并且能够改善SMPL参数回归网络在肢体旋转和体型的构建上存在的信息缺失和拟合难度大等问题。
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