[发明专利]基于联合数据增强和网络训练模型的3D人体姿态估计方法有效
| 申请号： | 202110569187.7 | 申请日： | 2021-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN113361570B | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 杜松林;原志伟 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 张天哲 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了基于联合数据增强和网络训练模型的3D人体姿态估计方法，包括：调整训练预训练完成的图像‑2D序列的网络；预训练2D‑3D变换的级联残差网络；根据预训练的2D‑3D网络信息，奖励和惩罚函数的策略得到数据增强操作的分布；根据得到的增强分布，改进进化数据增强的算法来合成3D的人体姿态；联合优化数据增强和2D‑3D的网络训练，最终得到3D人体姿态估计的模型。本发明的有益效果在于：提出了基于奖励和惩罚函数策略的联合优化进化数据增强和网络训练的方法，通过网络训练中的信息来合成数据增强操作的分布，通过得到的增强分布来改进进化数据增强算法，使数据增强和模型训练相互促进，从而获得泛化性能更好的3D人体姿态估计模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联合 数据 增强 网络 训练 模型 人体 姿态 估计 方法 | ||
【主权项】：
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