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面向人体动作预测的对称残差网络

         
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摘要

为了研究不同残差连接方式对人体动作预测卷积神经网络的影响,探讨了在保持网络深度一定的情况下,如何利用残差连接构成一个高效捕捉人体动作特征的预测模型。通过观察人体骨骼关节点排列方式,提出一种适用于人体骨骼关节点预测的对称残差连接方法,并基于该方法设计了对称残差块(symmetric residual block,SRB)。所设计的SRB,最后一层卷积核的感受野达到最大,覆盖了人体全部关节信息,采用的对称连接方式高效地利用浅层动态特征,使预测的效果更好、模型使用的参数更少。此外,本文提出一种基于2个SRB和1个解码器的端到端卷积网络——对称残差网络(symmetric residual network,SRNet),取得的预测结果高于基准方法。最后,在TensorFlow框架下利用公开数据集Human3.6M和CMU-Mocap进行了人体动作预测实验。其结果表明,与基准方法相比,本文方法的关节位置平均误差(mean per joint postion error,MPJPE)在各个预测时间点上均有0.2 mm~1 mm的降低,验证了本文提出的SRNet能有效建模人体姿态的全局空间特征。

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