引入注意力机制的高分辨率人体姿态估计

为提升人体姿态估计的准确率,提出了将SKNet(Selective Kernel Networks)视觉注意力机制与高分辨率网络HRNet(High-Resolution Network)相结合的方法。在高分辨率网络的第一阶段,使用SKNet中的选择性卷积核替代瓶颈残差模块中的3×3卷积核,使神经元根据输入信息的不同尺度自适应调整感受野的大小。在MPII数据集上的实验表明,相较于HRNet-W32和HRNet-W48,引入注意力机制的高分辨率人体姿态估计网络在不增加参数量和计算量的情况下,在通道数C=32和通道数C=48时的平均准确率分别提高了0.7%和0.5%,同时在人的手腕、髋部、膝盖和脚踝处的准确率有较大提升。