针对高分辨率人体姿态估计网络存在参数量大、运算复杂度高等问题,提出一种基于高分辨率网络(HRNet)的轻量型沙漏坐标注意力网络(SCANet)用于人体姿态估计。首先引入沙漏(Sandglass)模块和坐标注意力(CoordAttention)模块;然后在此基础...针对高分辨率人体姿态估计网络存在参数量大、运算复杂度高等问题,提出一种基于高分辨率网络(HRNet)的轻量型沙漏坐标注意力网络(SCANet)用于人体姿态估计。首先引入沙漏(Sandglass)模块和坐标注意力(CoordAttention)模块;然后在此基础上构建了沙漏坐标注意力瓶颈(SCAneck)模块和沙漏坐标注意力基础(SCAblock)模块两种轻量型模块,在降低模型参数量和运算复杂度的同时,获取特征图空间方向的长程依赖和精确位置信息。实验结果显示,在相同图像分辨率和环境配置的情况下,在COCO(Common Objects in COntext)校验集上,SCANet模型与HRNet模型相比参数量降低了52.6%,运算复杂度降低了60.6%;在MPII(Max Planck Institute for Informatics)校验集上,SCANet模型与HRNet模型相比参数量和运算复杂度分别降低了52.6%和61.1%;与常见的人体姿态估计网络如堆叠沙漏网络(Hourglass)、级联金字塔网络(CPN)和SimpleBaseline相比,SCANet模型在拥有更少的参数量与运算复杂度的情况下,仍能实现对人体关键点的高准确度预测。展开更多
文摘针对高分辨率人体姿态估计网络存在参数量大、运算复杂度高等问题,提出一种基于高分辨率网络(HRNet)的轻量型沙漏坐标注意力网络(SCANet)用于人体姿态估计。首先引入沙漏(Sandglass)模块和坐标注意力(CoordAttention)模块;然后在此基础上构建了沙漏坐标注意力瓶颈(SCAneck)模块和沙漏坐标注意力基础(SCAblock)模块两种轻量型模块,在降低模型参数量和运算复杂度的同时,获取特征图空间方向的长程依赖和精确位置信息。实验结果显示,在相同图像分辨率和环境配置的情况下,在COCO(Common Objects in COntext)校验集上,SCANet模型与HRNet模型相比参数量降低了52.6%,运算复杂度降低了60.6%;在MPII(Max Planck Institute for Informatics)校验集上,SCANet模型与HRNet模型相比参数量和运算复杂度分别降低了52.6%和61.1%;与常见的人体姿态估计网络如堆叠沙漏网络(Hourglass)、级联金字塔网络(CPN)和SimpleBaseline相比,SCANet模型在拥有更少的参数量与运算复杂度的情况下,仍能实现对人体关键点的高准确度预测。