基于三维卷积的人手姿态估计高分辨率网络

在体素化输入的三维卷积基础上,通过引入高分辨率保持模块,提出了一种基于三维卷积的高分辨率保持网络.该网络以体素化的深度图为输入,进行三维卷积.不同于先前大多数从低分辨率特征中恢复高分辨率特征的方法,构建的网络引入不同分辨率子网络并行的结构,在处理低分辨率特征图的同时保持高分辨率特征图,从高分辨率子网络卷积得出每个关节点在3D体素中的分布概率,最终计算出每个关节点的三维空间坐标.实验表明:该算法相较于先前的基于沙漏模型的三维卷积网络能更准确地进行关节点估计.