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基于沙漏网络的人脸面部特征点检测
被引量:
2
1
作者
赵威驰
赵其杰
+1 位作者
江俊晔
卢建霞
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期243-252,共10页
针对头部姿态变化较大、脸部遮挡等情况下,由面部特征类型多样和尺度不同造成的面部特征点检测准确度较低的问题,提出了一种面部分组特征线条化和点热图回归相结合的人脸特征点检测方法,并设计了两段式堆叠沙漏网络深度学习模型来实现...
针对头部姿态变化较大、脸部遮挡等情况下,由面部特征类型多样和尺度不同造成的面部特征点检测准确度较低的问题,提出了一种面部分组特征线条化和点热图回归相结合的人脸特征点检测方法,并设计了两段式堆叠沙漏网络深度学习模型来实现图像特征分析与特征点定位。利用提出的方法开发了检测算法,并利用该领域几个典型的公共图像数据集,将所提方法与其他方法进行实验对比。结果表明,提出的方法可以适应姿态变化和脸部部分遮挡的应用,相比其他方法,具有检测误差较小、人脸面部特征点检测准确度较高的优势。
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关键词
机器视觉
人脸特征点
堆叠沙漏网络
特征线条化
热图回归
原文传递
利用改进生成对抗网络进行人体姿态识别
被引量:
12
2
作者
吴春梅
胡军浩
尹江华
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第8期96-103,共8页
针对人体模型中某些重要关节点准确定位的问题,提出了一种新型深度卷积生成对抗网络以进行静态图像中人体姿态的估计的方法。该方法采用了深度卷积的堆叠沙漏网络来准确提取图像上关键关节点的位置,该网络的生成和辨别部分被设计用于编...
针对人体模型中某些重要关节点准确定位的问题,提出了一种新型深度卷积生成对抗网络以进行静态图像中人体姿态的估计的方法。该方法采用了深度卷积的堆叠沙漏网络来准确提取图像上关键关节点的位置,该网络的生成和辨别部分被设计用于编码第一层次结构(亲本)与第二层次结构(子本)中的空间关系,并且展示了人体部位的空间层次。生成器和判别器在网络中被设计为两部分,并按照顺序连接在一起用来编码外观可能的关系,同时为人体部位存在的可能性以及身体的每个部分与其亲本部分之间的关系进行编码。在静态图像中,可以较准确地识别人体模型关键节点以及大致人体姿态。该方法在不同的数据集上进行了实验,在大部分情况下,提出的方法获得的结果优于其他几种对比方法。
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关键词
卷积神经网络
生成对抗网络(GAN)
人体姿态识别
堆叠沙漏网络
层次感知
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职称材料
YOLOv3剪枝模型的多人姿态估计
被引量:
7
3
作者
蔡哲栋
应娜
+2 位作者
郭春生
郭锐
杨鹏
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2021年第4期837-846,共10页
目的为了解决复杂环境中多人姿态估计存在的定位和识别等问题,提高多人姿态估计的准确率,减少算法存在的大量冗余参数,提高姿态估计的运行速率,提出了基于批量归一化层(batch normalization, BN)通道剪枝的多人姿态估计算法(YOLOv3 prun...
目的为了解决复杂环境中多人姿态估计存在的定位和识别等问题,提高多人姿态估计的准确率,减少算法存在的大量冗余参数,提高姿态估计的运行速率,提出了基于批量归一化层(batch normalization, BN)通道剪枝的多人姿态估计算法(YOLOv3 prune pose estimator, YLPPE)。方法以目标检测算法YOLOv3(you only look once v3)和堆叠沙漏网络(stacked hourglass network, SHN)算法为基础,通过重叠度K-means算法修改YOLOv3网络锚框以更适应行人目标检测,并训练得到Trimming-YOLOv3网络;利用批量归一化层的缩放因子对Trimming-YOLOv3网络进行循环迭代式通道剪枝,设置剪枝阈值与缩放因子,实现较为有效的模型剪枝效果,训练得到Trim-PruneYOLOv3网络;为了结合单人姿态估计网络,重定义图像尺寸为256×256像素(非正方形图像通过补零实现);再级联4个Hourglass子网络得到堆叠沙漏网络,从而提升整体姿态估计精度。结果利用斯坦福大学的MPII数据集(MPII human pose dataset)进行实验验证,本文算法对姿态估计的准确率达到了83.9%;同时,时间复杂度为O(n2),模型参数量与未剪枝原始YOLOv3相比下降42.9%。结论结合YOLOv3剪枝算法的多人姿态估计方法可以有效减少复杂环境对人体姿态估计的负面影响,实现复杂环境下的多人姿态估计并提高估计精度,有效减少模型冗余参数,提高算法的整体运行速率,能够实现较为准确的多人姿态估计,并具有较好的鲁棒性和泛化能力。
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关键词
目标检测
多人姿态估计
模型剪枝
YOLOv3
堆叠沙漏网络
MPII数据集
原文传递
基于注意力机制改进的多人姿态估计网络研究
4
作者
底家治
王奔
《杭州师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2024年第3期248-254,264,共8页
为解决多人姿态估计中小尺度关节点定位准确率低的问题,采用自顶向下的方法,结合人体目标检测模型YOLOv4-tiny,提出一种基于堆叠沙漏网络改进的多人姿态估计网络.该网络包含人体目标检测器和人体姿态估计算法,通过在沙漏网络原始残差模...
为解决多人姿态估计中小尺度关节点定位准确率低的问题,采用自顶向下的方法,结合人体目标检测模型YOLOv4-tiny,提出一种基于堆叠沙漏网络改进的多人姿态估计网络.该网络包含人体目标检测器和人体姿态估计算法,通过在沙漏网络原始残差模块中融入坐标注意力机制进行特征增强,抑制无用特征的同时增强有用特征,从而提高对人体中小尺度关节点的识别准确率.实验结果表明,该模型在COCO数据集上获得了64.9%的平均准确率,在MPII数据集上正确关键点的比例达88.8%,验证了网络的有效性.
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关键词
人体姿态估计
人体目标检测
注意力机制
堆叠沙漏网络
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职称材料
基于改进堆叠沙漏网络的动物姿态估计
被引量:
2
5
作者
张雯雯
徐杨
+1 位作者
白芮
陈娜
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期263-270,共8页
堆叠沙漏网络在动物姿态估计任务中得到成功应用,但其编码-解码过程容易丢失网络的浅层信息,影响了检测精度。针对该问题,提出基于改进堆叠沙漏网络的动物姿态估计模型。设计一种基于SE注意力机制的多尺度最大池化模块,完成多尺度信息...
堆叠沙漏网络在动物姿态估计任务中得到成功应用,但其编码-解码过程容易丢失网络的浅层信息,影响了检测精度。针对该问题,提出基于改进堆叠沙漏网络的动物姿态估计模型。设计一种基于SE注意力机制的多尺度最大池化模块,完成多尺度信息的提取,解决池化后信息大量丢失的问题,提高网络获取全局信息的能力,同时提出多级特征融合方法,充分提取和融合特征信息。在此基础上,嵌入CBAM注意力机制,学习特征融合权重,提升网络对多通道信息的提取能力,抑制无效特征,使网络提取出更丰富、细腻的特征。在TigDog数据集和合成动物数据集上进行训练和测试,结果表明,该模型估计性能优于Syn、BDL、CyCADA和CC-SSL模型,其对于马和老虎的PCK@0.05指标较次优的CC-SSL模型分别提高4.6%和3.5%。消融实验结果也验证了整个网络体系结构的先进性和有效性。
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关键词
动物姿态估计
堆叠沙漏网络
多尺度信息提取
注意力机制
特征融合
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职称材料
基于改进沙漏网络的人体姿态估计方法
6
作者
黄子健
方宇
+3 位作者
杨蕴杰
张伯强
魏旋旋
杨皓
《智能计算机与应用》
2023年第2期145-149,共5页
近年来人体姿态估计已成为计算机视觉领域的热门研究方向,堆叠沙漏网络是人体姿态估计领域中最具代表性的研究成果之一,但该网络对于图像细节特征的提取能力较差。为增强网络对细节特征的处理能力,本文提出了基于改进沙漏网络的人体姿...
近年来人体姿态估计已成为计算机视觉领域的热门研究方向,堆叠沙漏网络是人体姿态估计领域中最具代表性的研究成果之一,但该网络对于图像细节特征的提取能力较差。为增强网络对细节特征的处理能力,本文提出了基于改进沙漏网络的人体姿态估计模型。该模型使用ResNet50提取高质量的图像底层特征,用步长为2的3×3卷积核代替maxpooling进行下采样,最大程度保留原有图像信息;考虑到不同分辨率下的特征丰富度具有一定差异性,使用不同的残差模块对不同分辨率的feature map进行处理,增强网络对特征的学习能力;最后使用反卷积最大化还原原始图像的局部特征。实验结果显示,本文模型在COCO测试集上的平均精度达到74.1%,比堆叠沙漏网络高出4.7%,检测精度有较大提升。
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关键词
堆叠沙漏网络
姿态估计
残差模块
反卷积
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职称材料
端到端堆叠沙漏网络的遥感影像建筑物轮廓重构
被引量:
2
7
作者
张兴忆
李佳田
+3 位作者
杨汝春
陆大进
张泽龙
杨超
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2022年第5期67-73,共7页
针对如何以端到端可训练的方式重构建筑物轮廓的问题,本文提出了一种端到端多残差模块堆叠沙漏网络的建筑物轮廓重构方法。首先,采用多残差模块堆叠沙漏网络提取建筑物角点和边缘特征;其次,利用角点检测模块匹配对应角点的相对位置,以...
针对如何以端到端可训练的方式重构建筑物轮廓的问题,本文提出了一种端到端多残差模块堆叠沙漏网络的建筑物轮廓重构方法。首先,采用多残差模块堆叠沙漏网络提取建筑物角点和边缘特征;其次,利用角点检测模块匹配对应角点的相对位置,以获取候选角点;然后,通过线段采样将候选角点生成候选轮廓线;最后,线验证模块利用候选线段及多残差模块堆叠沙漏网络得到特征图,并验证每个线段是否为建筑物轮廓线,以获得建筑物轮廓重构结果。试验结果表明,在SpaceNet建筑物数据集上,本文方法能检测出建筑物角点及边缘,并有效实现了以端到端可训练的方式重构建筑物轮廓。
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关键词
建筑物轮廓重构
堆叠沙漏网络
残差模块
角点检测
线段采样
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职称材料
基于改进沙漏网络的人体姿态估计模型
被引量:
2
8
作者
刘红
马杰
柴玉晶
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2021年第20期377-385,共9页
堆栈沙漏网络(SHN)是人体姿态估计中的代表性研究成果,但该网络忽略了关节局部信息。因此,提出了一种基于改进沙漏网络的人体姿态估计模型。首先,利用多个残差模块及步长为2的卷积层获取低层次到高层次的特征,同时随着网络层数的加深,...
堆栈沙漏网络(SHN)是人体姿态估计中的代表性研究成果,但该网络忽略了关节局部信息。因此,提出了一种基于改进沙漏网络的人体姿态估计模型。首先,利用多个残差模块及步长为2的卷积层获取低层次到高层次的特征,同时随着网络层数的加深,相应调整残差模块的数目和通道数,以突出局部细节特征信息。然后,为了提取遮挡部位的纹理和形状等局部特征,融合了在线困难关键点挖掘模块。最后,采用反卷积最大化恢复原始的局部特征。实验结果表明,本模型在COCO数据集上的平均精度达到了74.6%,总参数量为1.5×10^(7),比叠加8个SHN(8-SNH)的平均精度高5.1个百分点,且其总参数量仅为8-SNH的1/3。
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关键词
机器视觉
人体姿态估计
堆栈沙漏网络
残差模块
在线困难关键点挖掘
原文传递
一种基于轻量级堆叠沙漏网络的机械臂姿态估计方法
被引量:
1
9
作者
王琦
郑飂默
+2 位作者
王诗宇
刘信君
郭威
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2022年第11期2370-2374,共5页
现有的机械臂姿态估计方法通常只考虑如何改进模型的泛化能力,而忽略了模型的效率,因此在实际应用中,开发出的模型参数量和计算量过大.为了解决此问题,本文提出一种新的基于Ghost模块的堆叠沙漏网络(Ghost Module-Based Stacked Hourgla...
现有的机械臂姿态估计方法通常只考虑如何改进模型的泛化能力,而忽略了模型的效率,因此在实际应用中,开发出的模型参数量和计算量过大.为了解决此问题,本文提出一种新的基于Ghost模块的堆叠沙漏网络(Ghost Module-Based Stacked Hourglass Network,Ghost-SHN).Ghost-SHN以堆叠沙漏网络(Stacked hourglass Network,SHN)为基础,构建了具有两个堆的堆叠沙漏网络,并通过把堆叠沙漏网络中的普通卷积替换成轻量的Ghost模块来压缩模型,能够更好地在机械臂上进行部署,实现了轻量级的机械臂姿态估计.四个典型数据集上的实验结果表明,Ghost-SHN相比同类模型,不仅减少了参数量和计算量,而且泛化性能很好,取得了比堆叠沙漏网络更好的精度.
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关键词
机械臂姿态估计
关键点检测
堆叠沙漏网络
Ghost模块
模型压缩
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职称材料
基于关键点的眼睛定位和状态估计
10
作者
何勇
孙哲南
+2 位作者
王财勇
王云龙
朱宇豪
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第4期185-192,共8页
眼睛定位和状态估计是虹膜、巩膜、眼周等生物特征识别中重要的预处理过程。非合作环境下捕获的眼睛图像经常面临严重的遮挡和复杂的背景。为此提出一种鲁棒而准确的基于眼睛关键点的单阶段方法去定位眼睛的位置并估计眼睛的左右和开闭...
眼睛定位和状态估计是虹膜、巩膜、眼周等生物特征识别中重要的预处理过程。非合作环境下捕获的眼睛图像经常面临严重的遮挡和复杂的背景。为此提出一种鲁棒而准确的基于眼睛关键点的单阶段方法去定位眼睛的位置并估计眼睛的左右和开闭状态。为了训练和评估提出的模型,手工标注一个新的数据集OCE-1000,每幅图像标注左右两只眼睛共8个关键点,以及左右眼的开闭状态。实验结果表明,提出的模型在OCE-1000数据集上达到了98%的关键点定位准确率,眼睛状态估计的准确率为97%。
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关键词
生物特征识别
眼睛关键点定位
眼睛状态估计
残差网络
堆叠沙漏网络
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职称材料
基于人工智能的数字X线机自助检查系统的设计
11
作者
杨欣
陈碧
+5 位作者
王辉
罗江
曾轩
朱昱昊
陈丽惠
池显辰
《计算机测量与控制》
2022年第3期151-155,共5页
为了实现数字X线机检查的体位识别智能化与摆位自助化,采用自主研发的基于堆叠沙漏网络的体位识别装置、应用动作相关关系模型的体位判断装置和加入语音提示功能的数字X线机“自助检查”装置,解决了如今影像摄片体位精准度不高、影像科...
为了实现数字X线机检查的体位识别智能化与摆位自助化,采用自主研发的基于堆叠沙漏网络的体位识别装置、应用动作相关关系模型的体位判断装置和加入语音提示功能的数字X线机“自助检查”装置,解决了如今影像摄片体位精准度不高、影像科技术人员数量不足、传统摄片耗时较长等问题;经多次实验结果表明,系统将原本人均将近6分钟的摄影时间缩短到大约三分半,将甲级片出片率的不足40%提升到将近80%,进而将误诊率减少30%,同时能够有效地减少医患接触,减低院内感染的风险,系统实现了缩短摄片时间、提高摄影质量、降低院内感染的目标。
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关键词
人工智能
体位识别
摆位不当
堆叠沙漏网络
计算机视觉技术
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职称材料
基于堆叠沙漏网络的量体特征点定位
被引量:
1
12
作者
邹昆
王伟灿
+1 位作者
董帅
李文生
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期709-717,共9页
为提高复杂背景和任意着装情况下的量体特征点定位精度,将堆叠沙漏网络(SHN)引入人体图像量体特征点定位中,并针对SHN模型输出特征图分辨率过低导致定位精度不足的问题,构建了一种Deconv-SHN模型。一方面用多个反卷积层代替初始模型的...
为提高复杂背景和任意着装情况下的量体特征点定位精度,将堆叠沙漏网络(SHN)引入人体图像量体特征点定位中,并针对SHN模型输出特征图分辨率过低导致定位精度不足的问题,构建了一种Deconv-SHN模型。一方面用多个反卷积层代替初始模型的输出层以提高输出特征图的分辨率,另一方面基于Smooth L1和局部响应对目标函数进行了优化。在自建的6700幅正面人体图像数据集上对Deconv-SHN模型、SHN模型以及传统算法进行实验的结果表明,Deconv-SHN模型在复杂背景和任意着装情况下的特征点定位精度较传统算法有显著提升,也明显优于SHN模型,基本满足人体参数测量应用的要求。
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关键词
量体特征点定位
深度学习
非接触式人体参数测量
堆叠沙漏网络
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职称材料
对抗训练在人脸关键点序列稳定化问题中的应用
13
作者
何卓骋
李京
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021年第7期1407-1414,共8页
人脸关键点检测问题在静态图像上已经得到了较好的解决,然而当使用这类解决方案逐帧地应用于视频数据时,所预测出的人脸关键点会呈现出明显的非规则抖动,因此如何准确且稳定地对流媒体中的人脸关键点进行定位成为了新的挑战.本文提出了...
人脸关键点检测问题在静态图像上已经得到了较好的解决,然而当使用这类解决方案逐帧地应用于视频数据时,所预测出的人脸关键点会呈现出明显的非规则抖动,因此如何准确且稳定地对流媒体中的人脸关键点进行定位成为了新的挑战.本文提出了一种基于平滑网格逆变换以及借助参数化人脸3D模型进行对抗训练的方式对现有方案进行改进.该方案训练所得的神经网络模型能够在不借助序列平滑后处理算法的情况下,逐帧应用于流媒体数据,给出稳定且准确的人脸关键点位置信息.其准确性相较于改进前的模型保持一致,而稳定性则超越了已有工作.
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关键词
人脸关键点检测
堆叠沙漏网络
对抗训练
计算机视觉
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职称材料
基于引导对抗网络的人体深度图像修补方法
被引量:
2
14
作者
阴敬方
朱登明
+1 位作者
石敏
王兆其
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期1312-1321,共10页
移动设备配备的小型深度相机采集到的人体深度图像存在严重的孔洞问题。针对该问题,提出基于深度学习的引导对抗网络。使用基于堆叠沙漏网络的引导器从RGB图像中提取人体部分分割特征和深度类别特征;在上述人体特征引导下,使用独特的生...
移动设备配备的小型深度相机采集到的人体深度图像存在严重的孔洞问题。针对该问题,提出基于深度学习的引导对抗网络。使用基于堆叠沙漏网络的引导器从RGB图像中提取人体部分分割特征和深度类别特征;在上述人体特征引导下,使用独特的生成器修复人体深度图像中的孔洞。为使结果更加逼真,加入判别器在网络训练过程中对生成器进行优化调整。实验结果显示,该方法在现有的人体数据集和小型深度相机采集的数据集上,都能很好解决孔洞问题,均取得比现有方法更好的效果。
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关键词
深度相机
人体深度图像修复
深度学习
堆叠沙漏网络
引导对抗网络
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职称材料
题名
基于沙漏网络的人脸面部特征点检测
被引量:
2
1
作者
赵威驰
赵其杰
江俊晔
卢建霞
机构
上海大学机电工程与自动化学院
上海市智能制造及机器人重点实验室
出处
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期243-252,共10页
基金
上海汽车工业科技发展基金(1735)
文摘
针对头部姿态变化较大、脸部遮挡等情况下,由面部特征类型多样和尺度不同造成的面部特征点检测准确度较低的问题,提出了一种面部分组特征线条化和点热图回归相结合的人脸特征点检测方法,并设计了两段式堆叠沙漏网络深度学习模型来实现图像特征分析与特征点定位。利用提出的方法开发了检测算法,并利用该领域几个典型的公共图像数据集,将所提方法与其他方法进行实验对比。结果表明,提出的方法可以适应姿态变化和脸部部分遮挡的应用,相比其他方法,具有检测误差较小、人脸面部特征点检测准确度较高的优势。
关键词
机器视觉
人脸特征点
堆叠沙漏网络
特征线条化
热图回归
Keywords
machine
vision
face
landmarks
stacked
-
hourglass
network
feature
line
heatmap
regression
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
原文传递
题名
利用改进生成对抗网络进行人体姿态识别
被引量:
12
2
作者
吴春梅
胡军浩
尹江华
机构
广西科技师范学院数学与计算机科学学院
中南民族大学数学与统计学学院
内蒙古大学数学科学学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第8期96-103,共8页
基金
国家自然科学基金(No.61876192)
广西科技厅项目(No.AD16450003)。
文摘
针对人体模型中某些重要关节点准确定位的问题,提出了一种新型深度卷积生成对抗网络以进行静态图像中人体姿态的估计的方法。该方法采用了深度卷积的堆叠沙漏网络来准确提取图像上关键关节点的位置,该网络的生成和辨别部分被设计用于编码第一层次结构(亲本)与第二层次结构(子本)中的空间关系,并且展示了人体部位的空间层次。生成器和判别器在网络中被设计为两部分,并按照顺序连接在一起用来编码外观可能的关系,同时为人体部位存在的可能性以及身体的每个部分与其亲本部分之间的关系进行编码。在静态图像中,可以较准确地识别人体模型关键节点以及大致人体姿态。该方法在不同的数据集上进行了实验,在大部分情况下,提出的方法获得的结果优于其他几种对比方法。
关键词
卷积神经网络
生成对抗网络(GAN)
人体姿态识别
堆叠沙漏网络
层次感知
Keywords
convolutional
neural
network
Generative
Adversarial
network
(GAN)
human
pose
estimation
stacked
hourglass
network
hierarchy-aware
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
YOLOv3剪枝模型的多人姿态估计
被引量:
7
3
作者
蔡哲栋
应娜
郭春生
郭锐
杨鹏
机构
杭州电子科技大学通信工程学院
出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2021年第4期837-846,共10页
基金
浙江省自然科学基金项目(LY16F010013)。
文摘
目的为了解决复杂环境中多人姿态估计存在的定位和识别等问题,提高多人姿态估计的准确率,减少算法存在的大量冗余参数,提高姿态估计的运行速率,提出了基于批量归一化层(batch normalization, BN)通道剪枝的多人姿态估计算法(YOLOv3 prune pose estimator, YLPPE)。方法以目标检测算法YOLOv3(you only look once v3)和堆叠沙漏网络(stacked hourglass network, SHN)算法为基础,通过重叠度K-means算法修改YOLOv3网络锚框以更适应行人目标检测,并训练得到Trimming-YOLOv3网络;利用批量归一化层的缩放因子对Trimming-YOLOv3网络进行循环迭代式通道剪枝,设置剪枝阈值与缩放因子,实现较为有效的模型剪枝效果,训练得到Trim-PruneYOLOv3网络;为了结合单人姿态估计网络,重定义图像尺寸为256×256像素(非正方形图像通过补零实现);再级联4个Hourglass子网络得到堆叠沙漏网络,从而提升整体姿态估计精度。结果利用斯坦福大学的MPII数据集(MPII human pose dataset)进行实验验证,本文算法对姿态估计的准确率达到了83.9%;同时,时间复杂度为O(n2),模型参数量与未剪枝原始YOLOv3相比下降42.9%。结论结合YOLOv3剪枝算法的多人姿态估计方法可以有效减少复杂环境对人体姿态估计的负面影响,实现复杂环境下的多人姿态估计并提高估计精度,有效减少模型冗余参数,提高算法的整体运行速率,能够实现较为准确的多人姿态估计,并具有较好的鲁棒性和泛化能力。
关键词
目标检测
多人姿态估计
模型剪枝
YOLOv3
堆叠沙漏网络
MPII数据集
Keywords
object
detection
multi-person
pose
estimation
model
pruning
YOLOv3
stacked
hourglass
network
MPII
dataset
分类号
TP391. [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
基于注意力机制改进的多人姿态估计网络研究
4
作者
底家治
王奔
机构
杭州师范大学信息科学与技术学院
出处
《杭州师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2024年第3期248-254,264,共8页
基金
浙江省基础公益研究计划项目(LGF19F020011).
文摘
为解决多人姿态估计中小尺度关节点定位准确率低的问题,采用自顶向下的方法,结合人体目标检测模型YOLOv4-tiny,提出一种基于堆叠沙漏网络改进的多人姿态估计网络.该网络包含人体目标检测器和人体姿态估计算法,通过在沙漏网络原始残差模块中融入坐标注意力机制进行特征增强,抑制无用特征的同时增强有用特征,从而提高对人体中小尺度关节点的识别准确率.实验结果表明,该模型在COCO数据集上获得了64.9%的平均准确率,在MPII数据集上正确关键点的比例达88.8%,验证了网络的有效性.
关键词
人体姿态估计
人体目标检测
注意力机制
堆叠沙漏网络
Keywords
human
pose
estimation
human
target
detection
attention
mechanism
stacked
hourglass
network
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于改进堆叠沙漏网络的动物姿态估计
被引量:
2
5
作者
张雯雯
徐杨
白芮
陈娜
机构
贵州大学大数据与信息工程学院
贵阳铝镁设计研究院有限公司
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期263-270,共8页
基金
贵州省科技计划(黔科合支撑[2021]一般176)。
文摘
堆叠沙漏网络在动物姿态估计任务中得到成功应用,但其编码-解码过程容易丢失网络的浅层信息,影响了检测精度。针对该问题,提出基于改进堆叠沙漏网络的动物姿态估计模型。设计一种基于SE注意力机制的多尺度最大池化模块,完成多尺度信息的提取,解决池化后信息大量丢失的问题,提高网络获取全局信息的能力,同时提出多级特征融合方法,充分提取和融合特征信息。在此基础上,嵌入CBAM注意力机制,学习特征融合权重,提升网络对多通道信息的提取能力,抑制无效特征,使网络提取出更丰富、细腻的特征。在TigDog数据集和合成动物数据集上进行训练和测试,结果表明,该模型估计性能优于Syn、BDL、CyCADA和CC-SSL模型,其对于马和老虎的PCK@0.05指标较次优的CC-SSL模型分别提高4.6%和3.5%。消融实验结果也验证了整个网络体系结构的先进性和有效性。
关键词
动物姿态估计
堆叠沙漏网络
多尺度信息提取
注意力机制
特征融合
Keywords
animal
pose
estimation
stacked
hourglass
network
(SHN)
multi-scale
information
extraction
attention
mechanism
feature
fusion
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于改进沙漏网络的人体姿态估计方法
6
作者
黄子健
方宇
杨蕴杰
张伯强
魏旋旋
杨皓
机构
上海工程技术大学机械与汽车工程学院
出处
《智能计算机与应用》
2023年第2期145-149,共5页
基金
上海市松江区科技攻关项目(20SJKJGG08C)。
文摘
近年来人体姿态估计已成为计算机视觉领域的热门研究方向,堆叠沙漏网络是人体姿态估计领域中最具代表性的研究成果之一,但该网络对于图像细节特征的提取能力较差。为增强网络对细节特征的处理能力,本文提出了基于改进沙漏网络的人体姿态估计模型。该模型使用ResNet50提取高质量的图像底层特征,用步长为2的3×3卷积核代替maxpooling进行下采样,最大程度保留原有图像信息;考虑到不同分辨率下的特征丰富度具有一定差异性,使用不同的残差模块对不同分辨率的feature map进行处理,增强网络对特征的学习能力;最后使用反卷积最大化还原原始图像的局部特征。实验结果显示,本文模型在COCO测试集上的平均精度达到74.1%,比堆叠沙漏网络高出4.7%,检测精度有较大提升。
关键词
堆叠沙漏网络
姿态估计
残差模块
反卷积
Keywords
stacked
hourglass
network
pose
estimation
residual
module
deconvolution
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
端到端堆叠沙漏网络的遥感影像建筑物轮廓重构
被引量:
2
7
作者
张兴忆
李佳田
杨汝春
陆大进
张泽龙
杨超
机构
昆明理工大学国土资源工程学院
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2022年第5期67-73,共7页
基金
国家自然科学基金(41561082)。
文摘
针对如何以端到端可训练的方式重构建筑物轮廓的问题,本文提出了一种端到端多残差模块堆叠沙漏网络的建筑物轮廓重构方法。首先,采用多残差模块堆叠沙漏网络提取建筑物角点和边缘特征;其次,利用角点检测模块匹配对应角点的相对位置,以获取候选角点;然后,通过线段采样将候选角点生成候选轮廓线;最后,线验证模块利用候选线段及多残差模块堆叠沙漏网络得到特征图,并验证每个线段是否为建筑物轮廓线,以获得建筑物轮廓重构结果。试验结果表明,在SpaceNet建筑物数据集上,本文方法能检测出建筑物角点及边缘,并有效实现了以端到端可训练的方式重构建筑物轮廓。
关键词
建筑物轮廓重构
堆叠沙漏网络
残差模块
角点检测
线段采样
Keywords
building
contour
reconstruction
stacked
hourglass
network
residual
module
corner
detection
line
segment
sampling
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
基于改进沙漏网络的人体姿态估计模型
被引量:
2
8
作者
刘红
马杰
柴玉晶
机构
河北工业大学电子信息工程学院
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2021年第20期377-385,共9页
基金
河北省自然科学基金(F2020202045)
河北省研究生创新项目(CXZZBS2020026)
天津市教委科研计划(2018KJ268)。
文摘
堆栈沙漏网络(SHN)是人体姿态估计中的代表性研究成果,但该网络忽略了关节局部信息。因此,提出了一种基于改进沙漏网络的人体姿态估计模型。首先,利用多个残差模块及步长为2的卷积层获取低层次到高层次的特征,同时随着网络层数的加深,相应调整残差模块的数目和通道数,以突出局部细节特征信息。然后,为了提取遮挡部位的纹理和形状等局部特征,融合了在线困难关键点挖掘模块。最后,采用反卷积最大化恢复原始的局部特征。实验结果表明,本模型在COCO数据集上的平均精度达到了74.6%,总参数量为1.5×10^(7),比叠加8个SHN(8-SNH)的平均精度高5.1个百分点,且其总参数量仅为8-SNH的1/3。
关键词
机器视觉
人体姿态估计
堆栈沙漏网络
残差模块
在线困难关键点挖掘
Keywords
machine
vision
human
pose
estimation
stacked
hourglass
network
residual
module
online
hard
keypoint
mining
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
一种基于轻量级堆叠沙漏网络的机械臂姿态估计方法
被引量:
1
9
作者
王琦
郑飂默
王诗宇
刘信君
郭威
机构
中国科学院大学
中国科学院沈阳计算技术研究所
沈阳中科数控技术股份有限公司
盐城师范学院信息工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2022年第11期2370-2374,共5页
基金
国家重点研发计划“智能机器人专项”项目(2018YFB1308803)资助。
文摘
现有的机械臂姿态估计方法通常只考虑如何改进模型的泛化能力,而忽略了模型的效率,因此在实际应用中,开发出的模型参数量和计算量过大.为了解决此问题,本文提出一种新的基于Ghost模块的堆叠沙漏网络(Ghost Module-Based Stacked Hourglass Network,Ghost-SHN).Ghost-SHN以堆叠沙漏网络(Stacked hourglass Network,SHN)为基础,构建了具有两个堆的堆叠沙漏网络,并通过把堆叠沙漏网络中的普通卷积替换成轻量的Ghost模块来压缩模型,能够更好地在机械臂上进行部署,实现了轻量级的机械臂姿态估计.四个典型数据集上的实验结果表明,Ghost-SHN相比同类模型,不仅减少了参数量和计算量,而且泛化性能很好,取得了比堆叠沙漏网络更好的精度.
关键词
机械臂姿态估计
关键点检测
堆叠沙漏网络
Ghost模块
模型压缩
Keywords
robotic
arm
pose
estimation
keypoint
detection
stacked
hourglass
network
Ghost
module
model
compression
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于关键点的眼睛定位和状态估计
10
作者
何勇
孙哲南
王财勇
王云龙
朱宇豪
机构
湖南工业大学计算机学院
中国科学院自动化研究所
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第4期185-192,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61427811,U1836217)。
文摘
眼睛定位和状态估计是虹膜、巩膜、眼周等生物特征识别中重要的预处理过程。非合作环境下捕获的眼睛图像经常面临严重的遮挡和复杂的背景。为此提出一种鲁棒而准确的基于眼睛关键点的单阶段方法去定位眼睛的位置并估计眼睛的左右和开闭状态。为了训练和评估提出的模型,手工标注一个新的数据集OCE-1000,每幅图像标注左右两只眼睛共8个关键点,以及左右眼的开闭状态。实验结果表明,提出的模型在OCE-1000数据集上达到了98%的关键点定位准确率,眼睛状态估计的准确率为97%。
关键词
生物特征识别
眼睛关键点定位
眼睛状态估计
残差网络
堆叠沙漏网络
Keywords
Biometrics
recognition
Eye
landmarks
location
Eye
state
estimation
Residual
network
stacked
hourglass
network
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于人工智能的数字X线机自助检查系统的设计
11
作者
杨欣
陈碧
王辉
罗江
曾轩
朱昱昊
陈丽惠
池显辰
机构
徐州医科大学医学影像学院
出处
《计算机测量与控制》
2022年第3期151-155,共5页
基金
2021年江苏省大学生创新训练计划省级一般项目(202110313090Y)。
文摘
为了实现数字X线机检查的体位识别智能化与摆位自助化,采用自主研发的基于堆叠沙漏网络的体位识别装置、应用动作相关关系模型的体位判断装置和加入语音提示功能的数字X线机“自助检查”装置,解决了如今影像摄片体位精准度不高、影像科技术人员数量不足、传统摄片耗时较长等问题;经多次实验结果表明,系统将原本人均将近6分钟的摄影时间缩短到大约三分半,将甲级片出片率的不足40%提升到将近80%,进而将误诊率减少30%,同时能够有效地减少医患接触,减低院内感染的风险,系统实现了缩短摄片时间、提高摄影质量、降低院内感染的目标。
关键词
人工智能
体位识别
摆位不当
堆叠沙漏网络
计算机视觉技术
Keywords
artificial
intelligence
posture
recognition
improper
positioning
stacked
hourglass
network
computer
vision
technology
分类号
Q81 [生物学—生物工程]
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职称材料
题名
基于堆叠沙漏网络的量体特征点定位
被引量:
1
12
作者
邹昆
王伟灿
董帅
李文生
机构
电子科技大学中山学院计算机学院
电子科技大学计算机科学与工程学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期709-717,共9页
基金
国家自然科学基金(61502088)
广东省自然科学基金(2016A030313018)。
文摘
为提高复杂背景和任意着装情况下的量体特征点定位精度,将堆叠沙漏网络(SHN)引入人体图像量体特征点定位中,并针对SHN模型输出特征图分辨率过低导致定位精度不足的问题,构建了一种Deconv-SHN模型。一方面用多个反卷积层代替初始模型的输出层以提高输出特征图的分辨率,另一方面基于Smooth L1和局部响应对目标函数进行了优化。在自建的6700幅正面人体图像数据集上对Deconv-SHN模型、SHN模型以及传统算法进行实验的结果表明,Deconv-SHN模型在复杂背景和任意着装情况下的特征点定位精度较传统算法有显著提升,也明显优于SHN模型,基本满足人体参数测量应用的要求。
关键词
量体特征点定位
深度学习
非接触式人体参数测量
堆叠沙漏网络
Keywords
anthropometric
feature
points
localization
deep
learning
non-contacting
anthropometry
stacked
hourglass
network
(SHN)
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
对抗训练在人脸关键点序列稳定化问题中的应用
13
作者
何卓骋
李京
机构
中国科学技术大学计算机科学与技术学院云计算实验室
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021年第7期1407-1414,共8页
文摘
人脸关键点检测问题在静态图像上已经得到了较好的解决,然而当使用这类解决方案逐帧地应用于视频数据时,所预测出的人脸关键点会呈现出明显的非规则抖动,因此如何准确且稳定地对流媒体中的人脸关键点进行定位成为了新的挑战.本文提出了一种基于平滑网格逆变换以及借助参数化人脸3D模型进行对抗训练的方式对现有方案进行改进.该方案训练所得的神经网络模型能够在不借助序列平滑后处理算法的情况下,逐帧应用于流媒体数据,给出稳定且准确的人脸关键点位置信息.其准确性相较于改进前的模型保持一致,而稳定性则超越了已有工作.
关键词
人脸关键点检测
堆叠沙漏网络
对抗训练
计算机视觉
Keywords
face
landmark
localization
stacked
hourglass
network
adversarial
training
computer
vision
分类号
TP389 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于引导对抗网络的人体深度图像修补方法
被引量:
2
14
作者
阴敬方
朱登明
石敏
王兆其
机构
中国科学院计算技术研究所
华北电力大学
太仓中科信息技术研究院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期1312-1321,共10页
基金
国家自然科学基金(61532002)
国家科技重大专项(2017ZX05019005)
太仓大院大所项目(TC2017DYDS07)。
文摘
移动设备配备的小型深度相机采集到的人体深度图像存在严重的孔洞问题。针对该问题,提出基于深度学习的引导对抗网络。使用基于堆叠沙漏网络的引导器从RGB图像中提取人体部分分割特征和深度类别特征;在上述人体特征引导下,使用独特的生成器修复人体深度图像中的孔洞。为使结果更加逼真,加入判别器在网络训练过程中对生成器进行优化调整。实验结果显示,该方法在现有的人体数据集和小型深度相机采集的数据集上,都能很好解决孔洞问题,均取得比现有方法更好的效果。
关键词
深度相机
人体深度图像修复
深度学习
堆叠沙漏网络
引导对抗网络
Keywords
RGBD
camera
human
depth
data
restoration
deep
learning
two-stage
stacked
hourglass
network
guided
GAN
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于沙漏网络的人脸面部特征点检测
赵威驰
赵其杰
江俊晔
卢建霞
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
原文传递
2
利用改进生成对抗网络进行人体姿态识别
吴春梅
胡军浩
尹江华
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020
12
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职称材料
3
YOLOv3剪枝模型的多人姿态估计
蔡哲栋
应娜
郭春生
郭锐
杨鹏
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2021
7
原文传递
4
基于注意力机制改进的多人姿态估计网络研究
底家治
王奔
《杭州师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2024
0
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职称材料
5
基于改进堆叠沙漏网络的动物姿态估计
张雯雯
徐杨
白芮
陈娜
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
6
基于改进沙漏网络的人体姿态估计方法
黄子健
方宇
杨蕴杰
张伯强
魏旋旋
杨皓
《智能计算机与应用》
2023
0
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职称材料
7
端到端堆叠沙漏网络的遥感影像建筑物轮廓重构
张兴忆
李佳田
杨汝春
陆大进
张泽龙
杨超
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
8
基于改进沙漏网络的人体姿态估计模型
刘红
马杰
柴玉晶
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2021
2
原文传递
9
一种基于轻量级堆叠沙漏网络的机械臂姿态估计方法
王琦
郑飂默
王诗宇
刘信君
郭威
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2022
1
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职称材料
10
基于关键点的眼睛定位和状态估计
何勇
孙哲南
王财勇
王云龙
朱宇豪
《计算机应用与软件》
北大核心
2022
0
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职称材料
11
基于人工智能的数字X线机自助检查系统的设计
杨欣
陈碧
王辉
罗江
曾轩
朱昱昊
陈丽惠
池显辰
《计算机测量与控制》
2022
0
下载PDF
职称材料
12
基于堆叠沙漏网络的量体特征点定位
邹昆
王伟灿
董帅
李文生
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
1
下载PDF
职称材料
13
对抗训练在人脸关键点序列稳定化问题中的应用
何卓骋
李京
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021
0
下载PDF
职称材料
14
基于引导对抗网络的人体深度图像修补方法
阴敬方
朱登明
石敏
王兆其
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
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职称材料
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