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基于改进HRNet的牛体关键点检测算法
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作者 赵雪莲 张继凯 +2 位作者 何一豪 曾翔皓 庄琦 《内蒙古科技大学学报》 CAS 2024年第2期172-177,共6页
针对现有关键点检测算法在复杂背景下检测精度低、高运算量等问题,提出一种轻量级关键点检测模型SE-HRNet。首先设计2种轻量型模块:SECAneck模块和SECAblock模块,在保持网络性能的同时减低计算参数,加快训练速度。其次,整合空间注意力... 针对现有关键点检测算法在复杂背景下检测精度低、高运算量等问题,提出一种轻量级关键点检测模型SE-HRNet。首先设计2种轻量型模块:SECAneck模块和SECAblock模块,在保持网络性能的同时减低计算参数,加快训练速度。其次,整合空间注意力机制于多分辨率融合阶段,使得模型对于不易检测到的关键点的定位和识别更为敏感。在自制牛体关键点数据集上进行实验评估,结果表明:改进后的HRNet网络比原网络参数量和运算浮点数分别减少了18.8 M和5.2 G,平均精度达到了93.2%,平均召回率达到了91.5%,每秒帧数(FPS)达到了36.3。 展开更多
关键词 关键点检测 高分辨率网络 注意力机制 多分辨率融合阶段
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