基于空間交叉卷積的輕量級(jí)人體姿態(tài)估計(jì)算法

摘要： 針對(duì)改進(jìn)輕量級(jí)OpenPose網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測(cè)階段仍有較大參數(shù)量會(huì)降低模型推理速度，不利于在邊緣設(shè)備部署的問(wèn)題，提出一種基于改進(jìn)卷積方法的人體姿態(tài)估計(jì)網(wǎng)絡(luò)，使用空間交叉卷積來(lái)代替部分標(biāo)準(zhǔn)卷積，減少網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)階段的參數(shù)量。網(wǎng)絡(luò)的輸入為單目攝像頭捕獲的RGB圖像，以MobileNetV3-Large為主干網(wǎng)絡(luò)，并在其中加入了CBAM注意力模塊，提取不同重要程度的空間和通道特征。獲取圖像特征... （共7頁(yè)）