【摘 要】
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针对传统热图回归使用的均方误差（MSE）损失函数训练热图回归网络的精度不高且训练缓慢的问题，本文提出了用于热图回归的损失函数Heatmap Wing Loss（HWing Loss）。该损失函数对于不同的像素值有不同的损失函数值，前景像素的损失函数梯度更大，可以使网络更加关注前景像素，使热图回归更加准确快速。同时根据热图分布特性，使用基于高斯分布的关键点推理方法减小热图推断关键点时的量化误差。以此
【基金项目】
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吉林省科技发展计划（No.20210201132GX）～～；
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针对传统热图回归使用的均方误差（MSE）损失函数训练热图回归网络的精度不高且训练缓慢的问题，本文提出了用于热图回归的损失函数Heatmap Wing Loss（HWing Loss）。该损失函数对于不同的像素值有不同的损失函数值，前景像素的损失函数梯度更大，可以使网络更加关注前景像素，使热图回归更加准确快速。同时根据热图分布特性，使用基于高斯分布的关键点推理方法减小热图推断关键点时的量化误差。以此两点为基础，构造新的基于关键点定位的单目标姿态估计的算法。实验结果表明，相比于使用MSE Loss的算法，使用HWing Loss的姿态估计算法有更高的ADD（-S）准确率，在LINEMOD数据集上达到了88.8%，性能优于近期其他的基于深度学习的姿态估计算法。本文算法在RTX3080 GPU上最快能以25 fps的速度运行，兼具速度与性能优势。
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