[发明专利]一种基于多任务深度学习的姿态估计与人体解析系统在审
| 申请号： | 202010464461.X | 申请日： | 2020-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN111738091A | 公开（公告）日： | 2020-10-02 |
| 发明（设计）人： | 吴渊;金城;袁梓 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 王洁平 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多任务深度学习的姿态估计与人体解析系统。本发明系统包括人体检测子网和姿态估计与人体解析联合学习子网；输入图像首先经过人体检测子网得到人体的位置、掩码等信息，并根据这些信息从多人图像中提取出无干扰的单人图像；再将无干扰的单人图像经过姿态估计与人体解析联合学习子网，得到姿态估计结果和多粒度人体解析结果；最后将单人姿态估计结果和多粒度人体解析结果合并到原图像上。本发明基于人体姿态区分不同人体实例，在多人图像上取得了更好的人体检测效果；本发明中能提升姿态估计与人体解析这两个任务的准确率；在人体解析任务上采用级联网络结构，能有效提升人体解析准确率，便于更细解析粒度上扩展。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 深度 学习 姿态 估计 人体 解析 系统 | ||
【主权项】：
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