GatedUniPose：结合UniRepLKNet和门控卷积的姿态估计新方法
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文解决了现有姿态估计方法在复杂场景中的准确性不足问题。提出的GatedUniPose方法结合了UniRepLKNet和门控卷积，并引入GLACE模块进行嵌入，通过DySample上采样优化特征图拼接方法。这一新方法在复杂场景和遮挡情况下表现优越，实验结果表明其在COCO、MPII和CrowdPose数据集上显著提高了性能，参数数量相对较少，效果优于或可与同类模型媲美。
本文介绍了一种名为GatedUniPose的新姿态估计方法，结合了UniRepLKNet和门控卷积，并引入GLACE模块进行嵌入，通过DySample上采样优化特征图拼接方法。实验证明，该方法在复杂场景和遮挡情况下表现优越，性能显著提高，参数数量相对较少，效果优于或可与同类模型媲美。
