一种轻量化的排球自垒姿态检测算法

边缘设备有限的存储和处理能力,在实际应用中难以部署较为复杂的YOLOv7pose姿态检测模型。对YOLOv7pose进行了一系列轻量化处理,使用FasterNet的主干网络重构YOLOv7pose的特征提取网络,将特征提取后的输出应用CBAM注意力机制来弥补精度上的损失,最后对冗余的多尺度检测头进行删减,实验表明改进后的轻量化网络较原网络的参数量下降了2/3,计算速度提升了2.5倍,精度仅减少了3.8%,能够满足边缘设备实时检测排球对墙自垒过程中的人体姿态情况。