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基于关键点特征提取与融合的人体姿态检测模型
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作者 刘启恒 胡永祥 +1 位作者 潘长宁 韩龙志 《现代电子技术》 北大核心 2026年第7期31-39,共9页
针对不同场景下人体关键点特征提取能力和融合能力不足的问题,文中提出一种改进的YOLOv11n-Pose模型。该模型使用PKI Block替换原有的Bottleneck结构,以增强关键点特征的提取能力。同时,设计多膨胀率的空间金字塔卷积模块,以提高特征提... 针对不同场景下人体关键点特征提取能力和融合能力不足的问题,文中提出一种改进的YOLOv11n-Pose模型。该模型使用PKI Block替换原有的Bottleneck结构,以增强关键点特征的提取能力。同时,设计多膨胀率的空间金字塔卷积模块,以提高特征提取时的灵活性和表达能力。最后,引入CAF Block网络,进一步提升多尺度特征的融合效果。实验结果表明,所提算法在COCO2017数据集上的精确率、召回率、mAP@0.5、mAP@0.5:0.9相较于原模型分别提高了3.1%、2.9%、3.5%和1.2%。在实际推理中关键点位置估计误差和漏检情况显著减少,具有较好的应用价值。 展开更多
关键词 姿态检测 注意力机制 特征提取 特征融合 空间金字塔卷积 caf block网络
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