【摘 要】
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相较于2017年提出的在当时检测效果近乎最优的RMPE模型与Mask R-CNN模型,原用于人体骨骼关键点检测的OpenPose模型有着在保持精度近乎不变的情况下能大幅缩短检测周期的优势,
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院,智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室（武汉科技大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61572381);武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室基金资助项目(znxx2018QN06)~~
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相较于2017年提出的在当时检测效果近乎最优的RMPE模型与Mask R-CNN模型,原用于人体骨骼关键点检测的OpenPose模型有着在保持精度近乎不变的情况下能大幅缩短检测周期的优势,但同时该模型也存在着参数共享率低、冗余度高、耗时长、模型规模太大等问题。针对上述问题,提出了新的OpenPose-slim模型。该模型减小网络宽度,减少卷积块层数,将原并列式结构改成序列式结构并于内模块加入Dense连接机制,其处理过程主要分为3个模块:1)关键点定位模块,检测出人体骨骼关键点的位置坐标;2)关键点联系模
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