基于注意力机制的人体姿态估计网络

摘要

针对目前复杂的人体姿态估计网络参数量大、计算成本高以及读者对算法的理解分析难度大等问题,提出了一种基于注意力机制的人体姿态估计网络。该网络使用结构简单的编码器、解码器来预测人体关节点热图。为了使编码层提取的特征更具代表性,在编码层中加入了通道注意力机制,该操作在降低模型复杂度的同时保证了其预测精度。解码层采用多个反卷积模块得到最终的预测结果。算法模型在两个数据集(MPⅡ和COCO)上进行验证,在MPⅡ数据集上PCKh@0.5达到89%;在COCO数据集上,与CBA对比,虽然AP略低0.2个百分点,但单张图片推理速度提升了10.1 ms。实验结果表明,所提方法能够有效检测出人体关节点,并且优于各种先进的姿态估计方法。