结合二阶注意力机制的多尺度人体姿态估计

为解决人体姿态估计任务中存在的不同视角下人体实例尺度变化、遮挡问题导致的人体关键点定位不准确问题,提出融入二阶注意力机制的多尺度人体姿态估计网络模型（GOS-HRNet）。首先,在特征提取阶段为了获得高质量的特征图,通过在多分辨率网络结构中使用Octave卷积,保留更多的图像空间特征信息以提高关键点定位准确率;然后,为有效的利用图像上下文信息,融入二阶注意力模块Gsop使网络能更好的学习各分辨率表征的空间信息;最后,为了应对尺度变换对关键点定位的影响采用尺度增强训练方法,提高模型对尺度变化的鲁棒性。本文提出模型在MS COCO 2017数据集上进行实验,结果表明：提出的GOS-HRNet模型平均检测精度比HRNet模型提升了2.2%,能够更加准确的利用上下文信息、丰富空间特征信息以提高对关键点定位的准确性。