基于注意力机制优化的HRNet人体姿态识别方法

本发明公开了基于注意力机制优化的HRNet人体姿态识别方法，属于人体姿态识别，深度学习处理领域。所述方法首先在不同分辨率特征图跨通道融合过程中加入扩张卷积，在不产生额外的参数和计算量的情况下能够在不改变低分辨率特征图的尺寸下增加感受野，确保做出决策时没有忽略重要信息；其次提出新的特征融合的策略，通过引入通道注意力机制对不同分辨率的特征图进行加权融合，通过自适应地重新校准特征映射的另一个方向，以增强有意义的特征，同时抑制弱特征，加快了收敛速度，优化了人体姿态识别性能，并且在检测精度上有了进一步提升。

《基于注意力机制优化的HRNet人体姿态识别方法》是一发明专利，专利号为 2022100365679，当前法律状态为已下证，由江南大学提出申请，发明人为杨金龙;冯雨;刘佳;张媛;刘建军，申请日期为2022-01-11，公开（公告）日期为2025-03-28，国际专利分类号（IPC）为 G06V 40/20 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：计算机视觉、人体姿态估计、深度学习特征提取、注意力机制、关键点检测、人体动作识别、视频姿态分析、人体骨架提取、行为识别、姿态检测算法、人体关键点模型、监控行为分析、人机交互、姿态捕捉、视觉检测模型。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了基于注意力机制优化的HRNet人体姿态识别方法，属于人体姿态识别，深度学习处理领域。所述方法首先在不同分辨率特征图跨通道融合过程中加入扩张卷积，在不产生额外的参数和计算量的情况下能够在不改变低分辨率特征图的尺寸下增加感受野，确保做出决策时没有忽略重要信息；其次提出新的特征融合的策略，通过引入通道注意力机制对不同分辨率的特征图进行加权融合，通过自适应地重新校准特征映射的另一个方向，以增强有意义的特征，同时抑制弱特征，加快了收敛速度，优化了人体姿态识别性能，并且在检测精度上有了进一步提升。

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