基于改进Simple Baselines的人体姿态估计算法

周昆阳 赵梦婷 张海潮 蒋雯

doi:1008-6609(2021)03-0021-05

电脑与电信 >

2021 , Vol. 1 >Issue 3: 21 - 25

DOI: https://doi.org/1008-6609(2021)03-0021-05

基金项目

基于改进Simple Baselines的人体姿态估计算法

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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

周昆阳（2000-），男，江苏盐城人，本科，研究方向为计算机视觉。

网络出版日期: 2021-06-16

基金资助

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：202010304122Y。

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Human Pose Estimation Based on Improved Simple Baselines

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School of Zhang Jian School of Transportation and Civil Engineering

Online published: 2021-06-16

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摘要

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%

关键词： 人体姿态估计; Simple Baselines; 姿态修正机; FastHand; ResNet152

本文引用格式

周昆阳赵梦婷张海潮蒋雯 . 基于改进Simple Baselines的人体姿态估计算法[J]. 电脑与电信, 2021 , 1(3) : 21 -25 . DOI: 1008-6609(2021)03-0021-05

Abstract

Human pose estimation has been widely used in many fields. In order to improve the accuracy of human pose estimation, ahuman pose estimation algorithm based on Simple Baselines is proposed. Firstly, the Backbone ResNet152in Simple Baselines is re-placed with the Backbone in Fasthand algorithm to improve the accuracy of model detection. Secondly, a Pose Refine Machine is in-troduced to improve the accuracy of the model. The experimental results show that the model achieves75.8% AP on COCO test-dev,which is2.1% higher than that on Simple Baselines.

Key words： human pose estimation; Simple Baselines; pose refine machine; FastHand; ResNet152

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