带特征监控的高维信息编解码端到端无标记人体姿态估计网络

沈栎; 陈莹

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带特征监控的高维信息编解码端到端无标记人体姿态估计网络

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摘要

针对点云空间三维信息非结构化和旋转易变性对预测结果的影响,提出一种带特征监控的三维信息编解码卷积神经网络,该网络可实现三维空间下单目深度图的端对端无标记人体姿态估计.所设计的网络由特征监控编解码组件串联而成,该组件第一部分使用三维卷积模块以类似沙漏结构的形式组合设计,实现对特征图的编码和解码;第二部分以不同参数残差块并联,实现对特征图的监控融合,第一部分与第二部分首尾连接构成组件.特征监控编解码组件能根据数据集大小,通过串联的方式搭建不同深度的网络,同时根据数据分辨率,设置组件参数,实现由粗到精的特征学习,最终获得最佳网络.通过ITOP数据库的实验表明,该网络实现了空间三维信息的端到端深度学习,显著提高了系统性能并具有更高的精度.

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来源
《电子学报》|2020年第8期|1528-1537|共10页
作者
沈栎; 陈莹;
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作者单位

江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214000;

江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
计算机视觉; 深度图; 人体姿态估计; 深度学习; 三维数据卷积网络;

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