一种基于图卷积和注意力机制的人体图像解析方法

摘要

本发明涉及一种基于图卷积和注意力机制的人体图像解析方法，属于图像处理技术领域。其主要是先提取人体图像的基础特征，进而利用多尺度空洞卷积提取人体图像的多尺度上下文信息；之后利用双通道多层图卷积神经网络进一步优化并提取人体结构特征；最后利用节点级注意力机制对双通道多层图卷积神经网络得到的图数据进行图节点特征融合，得到优化后的高层语义特征与提取的基础特征进行拼接，并经过双线性上采样输出最终人体图像解析结果。本发明通过双通道多层图卷积神经网络获取多尺度的结构特征信息，增强网络的特征表达能力，并利用节点级注意力机制进一步优化提取高层语义特征，实现对人体解析中小部件的准确分割，提高人体的解析精度。