一种基于关节点难例挖掘的人体姿态估计方法
公开
摘要
本发明提供一种基于关节点难例挖掘的人体姿态估计方法，属于人体姿态估计领域。所述方法包括：获取人体姿态估计的公用数据集；对CMU‑Pose网络进行改进，将CMU‑Pose网络中的骨干网络替换为引入注意力机制的ResNet网络，以提升有用特征并抑制用处不大的特征，并引入关节点难例挖掘算法，提高对手腕脚踝等比较灵活及较难估计的关节点的提取效果；利用公用数据集中的图像训练改进后的CMU‑Pose网络；将待测图像输入训练好的改进后的CMU‑Pose网络得到人体姿态估计结果。采用本发明，能够提升对较难预测以及较灵活的关节点预测的准确度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于关节点难例挖掘的人体姿态估计方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114581953A
申请号 ：
CN202210248071.8
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
曾慧王雷王臣良
申请人 ：
北京科技大学;北京科技大学顺德研究生院
申请人地址 ：
北京市海淀区学院路30号
代理机构 ：
北京市广友专利事务所有限责任公司
代理人 ：
张仲波
优先权 ：
CN202210248071.8
主分类号 ：
G06V40/10
IPC分类号 ：
G06V40/10 G06K9/62 G06V10/774
法律状态
2022-06-03 ：
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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