DHRNet:用于多人姿势估计的双路径层次关系网络
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本文介绍了一种名为双通道分层关系网络 (DHRNet) 的新型基于卷积神经网络的单阶段方法,能够同时提取实例到关节和关节到实例之间的交互信息,通过整合不同相关建模分支的优点,丰富了交互信息,并且通过利用其他实例和关节的信息在关节定位方面表现出色,对于多人姿势估计 (MPPE) 提出了一种有效的解决方案。
本文提出了一种高精度低复杂度的DRSI-Net,解决多人姿势估计中的信息不匹配问题。通过残差空间信息交互和多尺度特征融合,网络能够自适应地关注与目标关键点相关的特征,并生成更好的姿势。实验结果表明,DRSI-Net在精确性和复杂性方面优于其他方法。