深度学习的二维人体姿态估计综述

来源 :智能计算机与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:cebianwo670
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
本文针对基于深度学习的二维人体姿态估计方法进行了全面综述。首先对这些深度学习技术进行了分类、分析和比较,并介绍了二维人体姿态估计中常用的数据集和指标最后还讨论了有待解决的问题和未来研究的挑战。
其他文献
深度学习方法在行人检测领域取得了不错的成绩,但还存在一些问题需进一步解决例如遮挡、难负样本等问题。本文提出基于注意力机制的RFBNet行人检测算法,针对部分遮挡问题,可以取得更好的检测效果。在注意力机制的引导下,网络更加倾向于可见部分的行人信息抑制背景信息从而避免其误导网络训练进一步降低负样本误检为正样本的概率。为了将模型能够部署在轻量级设备上本文使用参数量更少的轻量网络模型。在PASCAL VO