發(fā)布時間：2021-02-12 00:04

　　人體姿態(tài)估計的目的是提取人體的關節(jié)所在的位置。研究人體姿態(tài)估計可以實現(xiàn)對人體進行更加精細的標注,獲取人體當前的身體姿勢,進行人體行為識別或動作跟蹤。當前人體姿態(tài)估計系統(tǒng)可以分為單人姿態(tài)估計系統(tǒng)和多人姿態(tài)估計系統(tǒng)。當采用自上而下方法時,單人姿態(tài)估計系統(tǒng)結合人體檢測器即可完成多人姿態(tài)估計任務。因此研究單人姿態(tài)估計算法的改進不僅有利于提高單人姿態(tài)估計的識別率,同樣有助于提高多人姿態(tài)估計的識別率。單人姿態(tài)估計系統(tǒng)的核心是一個深度卷積網(wǎng)絡,基于多尺度融合的深度網(wǎng)絡是當前的主流網(wǎng)絡之一。基于多尺度融合的深度網(wǎng)絡著重關注如何將網(wǎng)絡產(chǎn)生的特征圖進行有效的融合�，F(xiàn)有多尺度融合網(wǎng)絡的嘗試包括進行兩個尺度或者更多尺度的融合,并取得了不錯的成果。但目前的多尺度融合網(wǎng)絡在進行尺度融合時,大部分采取的是無差異融合,忽略了不同尺度的差異性。除了多尺度融合模塊,目前大部分網(wǎng)絡在基礎殘差模塊同樣存在對圖像通道進行無差異連接的問題,忽略了殘差連接的設計的本質是增強深層特征。本文針對現(xiàn)有多尺度融合網(wǎng)絡在隱藏層對圖像特征利用不完全的問題,對單人姿態(tài)估計算法進行了改進,提出了一種基于顯著性檢測的新型多尺度融合網(wǎng)絡。該網(wǎng)絡主要有... 

【文章來源】：電子科技大學四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容
    1.4 論文結構
第二章 人體姿態(tài)估計系統(tǒng)
    2.1 人體姿態(tài)估計的定義
    2.2 人體姿態(tài)估計系統(tǒng)的組成
    2.3 本章小結
第三章 人體姿態(tài)估計網(wǎng)絡
    3.1 人體姿態(tài)估計網(wǎng)絡的基礎結構
    3.2 采用多尺度融合的人體姿態(tài)估計網(wǎng)絡
    3.3 本章小結
第四章 基于顯著性檢測的新型多尺度融合網(wǎng)絡的設計
    4.1 網(wǎng)絡殘差結構的設計
        4.1.1 經(jīng)典殘差結構的設計
        4.1.2 基于顯著性檢測的新型殘差結構的設計
    4.2 網(wǎng)絡多尺度融合結構的設計
        4.2.1 經(jīng)典多尺度融合結構的設計
        4.2.2 基于顯著性檢測的新型多尺度融合結構的設計
    4.3 網(wǎng)絡整體結構的設計
    4.4 本章小結
第五章 實驗部分
    5.1 數(shù)據(jù)庫
        5.1.1 單人姿態(tài)估計數(shù)據(jù)庫
        5.1.2 多人姿態(tài)估計數(shù)據(jù)庫
    5.2 數(shù)據(jù)庫評價準則
        5.2.1 單人數(shù)據(jù)庫評價準則
        5.2.2 多人數(shù)據(jù)庫評價準則
    5.3 實驗平臺及參數(shù)設置
    5.4 單人姿態(tài)估計實驗結果
        5.4.1 關鍵點識別結果
        5.4.2 關鍵點識別難易程度分析
        5.4.3 顯著性檢測模塊的訓練結果
    5.5 多人姿態(tài)估計實驗結果
        5.5.1 關鍵點識別結果
        5.5.2 顯著性檢測模塊的訓練結果
    5.6 模型可能發(fā)生失敗的情況
    5.7 實驗代價
    5.8 訓練速度
    5.9 本章小結
第六章 結論
    6.1 研究內(nèi)容總結
    6.2 發(fā)展方向
致謝
參考文獻
附錄 COCO數(shù)據(jù)集更多實驗結果展示
在學期間取得的與學位論文相關的研究成果



本文編號：3029925