【摘 要】
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人体姿态估计（Human Pose Estimation,HPE）主要研究通过算法自动检测图像中不同人的肢体关键点的位置,先进的人体姿态估计方法在公开的学术数据集上取得了优越的性能。人类视觉对各种图像损坏具有鲁棒性,而先进的人体姿态估计模型容易被这些图像损坏所混淆。因此,本文主要研究评估和提升人体姿态估计模型的鲁棒性。首先,本文模拟了15类图像损坏类型,损坏强度从强到弱分成5个等级,应用到COCO
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人体姿态估计（Human Pose Estimation,HPE）主要研究通过算法自动检测图像中不同人的肢体关键点的位置,先进的人体姿态估计方法在公开的学术数据集上取得了优越的性能。人类视觉对各种图像损坏具有鲁棒性,而先进的人体姿态估计模型容易被这些图像损坏所混淆。因此,本文主要研究评估和提升人体姿态估计模型的鲁棒性。首先,本文模拟了15类图像损坏类型,损坏强度从强到弱分成5个等级,应用到COCO、MPII、OCHuman的测试数据集中,建立了全新的HPE评估数据集COCOC、MPII-C、OCHuman-C,提出了HPE模型鲁棒性评估指标,构建了HPE模型鲁棒性评估基准（Benchmark）。然后对HPE模型测试并得到一系列结论:（1）模型会因图像损坏而出现严重性能退化。（2）模型对亮度和天气变化更加鲁棒,但是对运动模糊和缩放模糊的鲁棒性较差。（3）模型的鲁棒性与骨干网络的性能呈正相关。最后,本文提出了一种基于对抗和知识蒸馏的数据融合算法（Adv Mix）,以改善姿态估计器在不同图像损坏中的鲁棒性。基于对抗的数据融合包括两个模块:数据增强生成器、人体姿态估计器,它们以对抗博弈的方式联合训练。为了弥补由数据增强生成器引入的噪声模式,通过知识蒸馏将使用干净数据集预训练的教师网络中准确的人体姿态结构信息迁移到人体姿势估计器中。实验表明Adv Mix在保持干净数据上的精度的同时,显著提高了人体姿态估计模型在各种常见图像损坏下的鲁棒性。
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