基于自学习特征金字塔网络的人体关键点检测算法

摘要

针对现有卷积神经网络结构不能充分挖掘高低级语义特征的缺点,提出一种联合自学习的属性金字塔模块(JSLAPM),其由多维自学习模块(MSLM)和特征金字塔模块(FPM)构成,可应用到任意主干网络结构中。MSLM通过学习空间维度以及通道维度上的特征矩阵重要性来调整特征矩阵,而FPM通过融合不同深度的特征矩阵来增强特征属性的表达能力。此外,结合通道分离提取模块(CSEM),提出了一种特征金字塔注意力网络(FPANet)。实验结果表明,所提出的网络模型可将VGGNet和ResNet的主干网络精度分别提升了近3%。