基于堆叠沙漏网络的量体特征点定位

来源 :电子科技大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wzq8013

【摘要】

：

为提高复杂背景和任意着装情况下的量体特征点定位精度,将堆叠沙漏网络(SHN)引入人体图像量体特征点定位中,并针对SHN模型输出特征图分辨率过低导致定位精度不足的问题,构建了一种Deconv-SHN模型。一方面用多个反卷积层代替初始模型的输出层以提高输出特征图的分辨率,另一方面基于Smooth L1和局部响应对目标函数进行了优化。在自建的6 700幅正面人体图像数据集上对Deconv-SHN模型、S

【作者】

：

邹昆王伟灿董帅李文生

【机构】

：

电子科技大学中山学院计算机学院,电子科技大学计算机科学与工程学院

【出处】

：

电子科技大学学报

【发表日期】

：

2020年05期

【关键词】

：

量体特征点定位深度学习非接触式人体参数测量堆叠沙漏网络 anthropometric feature points localizationdeep le

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61502088),广东省自然科学基金(2016A030313018)

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