X-HRNet: 基于空间一维自注意力的轻量级人体姿态估计

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HigherHRNet是一种新的下向人体姿态估计方法,使用高分辨率特征金字塔学习尺度感知表示,具有多分辨率监督训练和多分辨率聚合推理的能力。它能够解决下向多人姿势估计中的尺度变化挑战,从而更精确地定位关键点,特别适用于小尺寸人体。在COCO test-dev中,它比以前最好的下向方法提高了2.5% AP,在CrowdPose test上甚至超过了所有自上而下的方法,表明其在拥挤场景中具有鲁棒性。

原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
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