【摘 要】
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人体姿态估计任务是计算机视觉领域的重要任务,在自动驾驶、行人重识别、智能安防及人机交互等任务中有着广泛的应用,然而该任务也有着较大的难度,主要表现在人体关键点灵活度较大,而且随着摄像头拍摄角度以及位姿的不同,同样的人体姿态会表现出较大的差异。虽然目前基于深度学习的检测方法已经在人体姿态估计任务中表现出了较好的性能,然而其遇到遮挡关键点以及复杂背景时仍很容易出现估计错误的情形,鲁棒性不高。因此,如何
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人体姿态估计任务是计算机视觉领域的重要任务,在自动驾驶、行人重识别、智能安防及人机交互等任务中有着广泛的应用,然而该任务也有着较大的难度,主要表现在人体关键点灵活度较大,而且随着摄像头拍摄角度以及位姿的不同,同样的人体姿态会表现出较大的差异。虽然目前基于深度学习的检测方法已经在人体姿态估计任务中表现出了较好的性能,然而其遇到遮挡关键点以及复杂背景时仍很容易出现估计错误的情形,鲁棒性不高。因此,如何根据单张RGB图片在复杂场景下识别出人体微小的关节点区域仍是一个难题。本文首先分析了姿态估计任务与其他检测、分割等相似任务的联系与区别,并总结出本任务最大的特点在于需要充分理解大范围的人体结构特征以辅助小范围关键点的位置预测,这对于网络捕捉并融合不同范围的信息提出了较高的要求。本文设计了一个多分辨率并行的单阶段骨干网络:MRNet,其通过引入多分辨率的图片输入来快速提高模型感受野,构造多分辨率特征并行的子网络来获取不同层次的人体特征,使网络充分理解大范围人体结构,以提高对于小范围关节点的预测精度;此外本文还提出了一种人体结构的显式建模方法:Bone heatmap（BHP）,其通过构建人体骨骼的热度图来表示人体肢体,相较于人体关键点的热度图（KHP）,BHP的指导信息更充分,而且对于遮挡情形的表示也更加鲁棒,可以有效的提高KHP的预测精度。为了验证本文所提出的算法,在COCO数据集中进行了测试,结果显示出MRNet以显著的优势获得了单阶段pose估计网络的SOTA性能,以20GFLOPS的计算量在coco test-dev数据集中获得了75.8的AP精度（无额外数据集）,充分显示了所提出网络的有效性。通过中间特征的可视化分析验证了不同层次特征的关注重点,并通过多个复杂场景下的实例分析验证了算法的鲁棒性,结果显示出本文的算法在各个场景下都有着较好的性能表现。
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