[发明专利]一种运用适应性数据增强的人体姿态估计方法有效
| 申请号： | 202110616975.7 | 申请日： | 2021-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN113361378B | 公开（公告）日： | 2023-03-10 |
| 发明（设计）人： | 王冬;谢文军;蔡有城;程景铭;刘晓平 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V20/40;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 何子睿 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种运用适应性数据增强的人体姿态估计方法，构建活跃传输网络ATNet和人体粘贴库；将原始图像送入构建的活跃传输网络ATNet，训练得到变换矩阵；在构建的人体粘贴库中随机选择一个完整人；利用活跃传输网络ATNet训练得到的变换矩阵将完整人与原始图像结合，形成生成图；利用高分辨率网络H将生成图的中原始图像人体关节点热图heatmaps与其真值ground‑truth进行高分辨率网络H的损失函数D_Loss计算；将高分辨率网络H和活跃传输网络ATNet分别作为判别网络D和生成网络G，并传递高分辨率网络H的损失函数D_Loss值给生成网络G；利用高分辨率网络H对原始图像中的人物进行人体姿态估计，在不增强任何额外成本下增强人体姿态识别准确率，特别是对一些挑战性案例的情况。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 运用 适应性 数据 增强 人体 姿态 估计 方法 | ||
【主权项】：
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