关键词:
人体姿态估计
Yolov7_Pose
轻量化
上采样
CARAFE
Slim-neck
摘要:
人体姿态估计在计算机视觉、人机交互与运动分析等领域广泛应用。当前人体姿态估计算法往往通过构建复杂的网络来提高精度,但这带来了模型体量和计算量增大,以及检测速度变慢等问题。因此,文中提出一种基于Yolov7_Pose的轻量化人体姿态估计网络。首先,采用轻量化CARAFE模块替换原网络中的上采样模块,完成上采样工作;接着,在特征融合部分引入轻量化Slim-neck模块,以降低模型的计算量和复杂度;最后,提出了RFB-NAM模块,将其添加到主干网络中,用以获取多个不同尺度的特征信息,扩大感受野,提高特征提取能力。实验结果表明,改进后网络模型的GFLOPs和模型大小分别降低了约18.1%、22%,检测速度提升37.93%,并在低光环境、小目标、密集人群和俯视角度下表现出了较好的性能。