【摘 要】
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采用HRNet的基本框架,在每个阶段的分辨率扩张前进行中间监督,可以有助解决后期对图片信息过度训练的情况,在每个阶段都提取最佳信息。并且将其使用的基本单元(残差网络)改为改进后的深度残差收缩网络,在保注意力机制训练的同时也保存原有信息,将每个中间监督输出信息经过使用反卷积操作,这样可以更好地保留图片变化前的信息。在数据集MPII上从90.8%提升到91.7%。
【基金项目】
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华侨大学研究生科研创新基金资助项目(No.18014084007)
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采用HRNet的基本框架,在每个阶段的分辨率扩张前进行中间监督,可以有助解决后期对图片信息过度训练的情况,在每个阶段都提取最佳信息。并且将其使用的基本单元(残差网络)改为改进后的深度残差收缩网络,在保注意力机制训练的同时也保存原有信息,将每个中间监督输出信息经过使用反卷积操作,这样可以更好地保留图片变化前的信息。在数据集MPII上从90.8%提升到91.7%。
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