【摘 要】
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随人工智能产品的体验式增强,手势姿态估计作为一种经典的计算机视觉任务,具有广泛的应用场景.针对目前应用在移动端智能产品都需轻量化的网络模型,本文基于CPM(Convolutional Pose Machine)多阶段人体姿态估计网络,设计出一种轻量级的手势姿态估计模型.基于RHD开源数据集进行对比实验,对比分析了轻量级的CPM手势估计模型在保证精度的同时,可以有效的减小模型参数量,为研发实时移动端手势姿态估计提供了基础.
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随人工智能产品的体验式增强,手势姿态估计作为一种经典的计算机视觉任务,具有广泛的应用场景.针对目前应用在移动端智能产品都需轻量化的网络模型,本文基于CPM(Convolutional Pose Machine)多阶段人体姿态估计网络,设计出一种轻量级的手势姿态估计模型.基于RHD开源数据集进行对比实验,对比分析了轻量级的CPM手势估计模型在保证精度的同时,可以有效的减小模型参数量,为研发实时移动端手势姿态估计提供了基础.
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