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人體姿態(tài)估計尤其是多人姿態(tài)估計逐漸滲透到教育、體育等各個方面，精度高、輕量級的多人姿態(tài)估計更是當下的研究熱點。自下而上的多人姿態(tài)估計方法的實時性較強，但是精度一般不高，網(wǎng)絡結構也比較龐大。對于自下而上方法中最困難的一步——關鍵點關聯(lián)問題，文中提出了一種輕量高效的姿態(tài)估計匹配網(wǎng)絡。該網(wǎng)絡在編碼階段將基礎 Resnet模抉加以改進得到層結構，利用這些結構提取特征能夠使得模型的參數(shù)量大幅減少;在解碼階段采用了特殊設計的反卷積結構，并在全網(wǎng)絡添加了殘差連接，這使得網(wǎng)絡精度有很大的提升。整饣算法能夠將所有檢測岀來的關鍵點熱圖正確匹配到毎一個人，得岀最終的人體關鍵點估計。所提模型是一個輕便、高效的人體關鍵點匹配網(wǎng)絡，它在COCO數(shù)據(jù)集地面真值上的mAP值高達89.7，而且參數(shù)只有8.01M。這個結果相比目前最好的自下而上的人姿態(tài)估計方法在精度mAP值上提高了0.5，但是參數(shù)量僅為其/10左右。所提網(wǎng)絡利用COCO2017和COCO2014的地面真值分別進行了訓練和驗證，都取得了很高的精度，這證明其適合多種人體關鍵點熱圖的輸入，并能夠得到很妤的效果。此外，文中針對網(wǎng)絡模型的不冏層結構設計了多種消融實驗，最輕量的結構參數(shù)只有1.28兆，精度mAP值能夠達到81.8。
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