基于Transformer的特征聚合人体姿态估计方法
公开
摘要
本发明提供了一种基于Transformer的特征聚合人体姿态估计方法。该方法包括：首先训练特征聚合Transformer网络；然后用训练好的特征聚合Transformer网络对图像中人体姿态进行估计。无论在训练阶段还是在测试阶段，均采用特征聚合模块对CNN输出的多维特征进行分割、合并，通过特征聚合将低维的局部特征添加到高维的全局特征中，且此操作不会为Transformer带来额外的计算成本，最后通过Transformer提取全局注意力并生成一组包含关节点特征的假设向量，再经关节点分类和坐标回归两个操作预测最终结果。通过本发明方法可以提高检测结果的准确性，对于被遮挡部分关节点的检测结果尤为明显。
基本信息
专利标题 ：
基于Transformer的特征聚合人体姿态估计方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114299535A
申请号 ：
CN202111500709.4
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-09
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
史青宣单北光李一行宋静雅王海剑
申请人 ：
河北大学
申请人地址 ：
河北省保定市五四东路180号
代理机构 ：
石家庄国域专利商标事务所有限公司
代理人 ：
胡素梅
优先权 ：
CN202111500709.4
主分类号 ：
G06V40/10
IPC分类号 ：
G06V40/10 G06V10/26 G06V10/40 G06V10/75 G06V10/774 G06V10/764 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-04-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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