基于注意力机制改进的多人姿态估计网络研究

摘要

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