基于多尺度注意力机制的高分辨率网络人体姿态估计
High resolution network human pose estimation based on multi-scale attention mechanism
贵州大学 大数据与信息工程学院, 贵阳 550025
摘要
针对人体姿态估计中面对特征图尺度变化的挑战时难以预测人体的正确姿势，提出了一种基于多尺度注意力机制的高分辨率网络MSANet（multiscale-attention net）以提高人体姿态估计的检测精度。引入轻量级的金字塔卷积和注意力特征融合以更高效地完成多尺度信息的提取；在并行子网的融合中引用自转换器模块进行特征增强，获取全局特征；在输出阶段中将各层的特征使用自适应空间特征融合策略进行融合后作为最后的输出，更充分地获取高层特征的语义信息和底层特征的细粒度特征，以推断不可见点和被遮挡的关键点。在公开数据集 COCO2017上进行测试，实验结果表明，该方法比基础网络HRNet的估计精度提升了4.2%。
基金项目
贵州省科学技术基金资助项目(黔科合基础-ZK［2021］重点001)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.03.0109
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第11期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3487-3491,3497
文章编号: 1001-3695(2022)11-047-3487-05
发布历史
[2022-05-18] 优先出版
[2022-11-05] 印刷出版
引用本文
李丽, 张荣芬, 刘宇红, 等. 基于多尺度注意力机制的高分辨率网络人体姿态估计 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (11): 3487-3491,3497. (Li Li, Zhang Rongfen, Liu Yuhong, et al. High resolution network human pose estimation based on multi-scale attention mechanism [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (11): 3487-3491,3497. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者，读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员，各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅，所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
收录和评价
- 第二届国家期刊奖百种重点期刊
- 中国期刊方阵双效期刊
- 全国中文核心期刊（北大2023年版）
- 中国科技核心期刊
- 中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊
- RCCSE中国核心学术期刊
- 中国计算机学会会刊
- 2020—2022年科技期刊世界影响力指数(WJCI)报告收录期刊
- 中国科技期刊精品数据库全文来源期刊
- 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊
- 《中国期刊网》《中国学术期刊(光盘版)》来源期刊
- 2017—2019年中国国际影响力优秀学术期刊(自然科学与工程技术)
- 中国精品科技期刊顶尖学术论文(F5000)项目来源期刊
- 《中国工程技术电子信息网》《电子科技文献数据库》来源期刊
- 英国《科学文摘》(INSPEC)来源期刊
- 《日本科学技术振兴机构数据库》(JST)来源期刊
- 俄罗斯《文摘杂志》(AJ, VINITI)来源期刊
- 美国《艾博思科学术数据库》(EBSCO)全文来源期刊
- 美国《剑桥科学文摘(自然科学)》(CSA(NS))核心期刊
- 波兰《哥白尼索引》(IC)来源期刊
- 美国《乌利希期刊指南(网络版)》(Ulrichsweb)收录期刊
