[發(fā)明專利]一種基于信念圖增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的人體姿態(tài)估計方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110471854.8 | 申請日: | 2021-04-29 |
| 公開(公告)號: | CN113128446A | 公開(公告)日: | 2021-07-16 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 唐杰;武港山;張哲;唐玉婷;薛占奎 | 申請(專利權(quán))人: | 南京大學(xué) |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 南京天翼專利代理有限責(zé)任公司 32112 | 代理人: | 奚銘 |
| 地址: | 210023 江蘇*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 信念 增強(qiáng) 網(wǎng)絡(luò) 人體 姿態(tài) 估計 方法 | ||
1.一種基于信念圖增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的人體姿態(tài)估計方法,其特征是構(gòu)建一個信念圖增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò),對人體姿態(tài)估計基礎(chǔ)模型輸出的信念圖提高分辨率,信念圖增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)由若干個卷積層和一個亞像素卷積層構(gòu)成,將基礎(chǔ)模型輸出的特征圖和信念圖進(jìn)行拼接,作為信念圖增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,輸出一組更高分辨率的信念圖;在訓(xùn)練信念圖增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)時,根據(jù)訓(xùn)練集中的標(biāo)注信息生成低分辨率信念圖標(biāo)簽和高分辨率信念圖標(biāo)簽,低分辨率信念圖標(biāo)簽對應(yīng)基礎(chǔ)模型的輸出分辨率,高分辨率信念圖標(biāo)簽對應(yīng)信念圖增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的輸出分辨率,訓(xùn)練時利用MESLoss函數(shù)分別計算兩種分辨率下預(yù)測結(jié)果與真實標(biāo)簽之間的均方誤差,求二者的加權(quán)和,并以此推導(dǎo)信念圖增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)各層參數(shù)的梯度,使用Adam優(yōu)化器進(jìn)行監(jiān)督訓(xùn)練。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于信念圖增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的人體姿態(tài)估計方法,其特征是訓(xùn)練集具體為:生成信念圖標(biāo)簽時,對于一個人體樣本,首先根據(jù)規(guī)定的關(guān)鍵點數(shù)量K定義一個具有K個通道的全黑圖像,即該圖像中每個像素點的灰度值都是0,然后按照該樣本的標(biāo)注信息,對于每一個關(guān)鍵點坐標(biāo),在上述全黑圖像的對應(yīng)通道處以該坐標(biāo)點為中心生成一個高斯二維分布,從而得到一個具有K個通道的信念圖,若指定信念圖增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)生成的信念圖分辨率與原始圖像的分辨率不同,則在生成高斯二維分布時將標(biāo)準(zhǔn)差乘上相應(yīng)的縮放因子r。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于信念圖增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的人體姿態(tài)估計方法,其特征是信念圖增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)中,亞像素卷積層的輸出通道數(shù)由參數(shù)k*r2控制。
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2或3所述的一種基于信念圖增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的人體姿態(tài)估計方法,其特征是對信念圖增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練具體為:根據(jù)訓(xùn)練集的不同分辨率的信念圖標(biāo)簽,利用MSELoss函數(shù)分別計算不同分辨率下的預(yù)測損失,然后將兩類預(yù)測損失按比例相加作為網(wǎng)絡(luò)最終的損失函數(shù),通過最終損失函數(shù)的值計算模型中各網(wǎng)絡(luò)層的參數(shù)梯度,使用Adam優(yōu)化器對其進(jìn)行監(jiān)督訓(xùn)練,其中,對信念圖增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要150個epoch,訓(xùn)練時的學(xué)習(xí)率初始化為0.001,分別在第60個epoch和第90個epoch進(jìn)行一次衰減,學(xué)習(xí)率衰減后變?yōu)樵鹊氖种弧?/p>
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于信念圖增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的人體姿態(tài)估計方法,其特征是在訓(xùn)練過程中,還對訓(xùn)練集進(jìn)行增強(qiáng)操作來提升模型的泛化能力,所述增強(qiáng)操作包括旋轉(zhuǎn)和縮放,其中,旋轉(zhuǎn)操作繞圖像中心點以[-40°,+40°]的隨機(jī)角度進(jìn)行旋轉(zhuǎn);縮放操作以[1-0.3,1+0.3]的比例進(jìn)行縮放。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于信念圖增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的人體姿態(tài)估計方法,其特征是將兩類預(yù)測損失以1:1的比例相加作為網(wǎng)絡(luò)最終的損失函數(shù)。
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G06K9-03 .錯誤的檢測或校正,例如,用重復(fù)掃描圖形的方法
G06K9-18 .應(yīng)用具有附加代碼標(biāo)記或含有代碼標(biāo)記的打印字符的,例如,由不同形狀的各個筆畫組成的,而且每個筆畫表示不同的代碼值的字符
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