[发明专利]用于人体关节3D坐标估计的推断网络及其方法在审
| 申请号： | 201811071839.9 | 申请日： | 2018-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN109299685A | 公开（公告）日： | 2019-02-01 |
| 发明（设计）人： | 李帅;孟文明;于洋;付延生 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学青岛研究院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 青岛中天汇智知识产权代理有限公司 37241 | 代理人： | 陈磊 |
| 地址： | 266000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明所述用于人体关节3D坐标估计的推断网络及其方法，将3D坐标估计作为离散化的3D空间姿态推断的关键点定位问题，并不直接回归关节3D坐标(x，y，z)而是训练CNN来预测该体积中每个关节的每个体素的可能性，从而形成一个3D的热力图，以期提高对于人体姿态估计的3D坐标数据准确性、降低直接回归关节点任务的非线性程度、提高学习效果。所述的推断网络是一种具有以n(n≥2)阶沙漏网络(Hourglass)为中心、m级(m≥2)级联的模型结构。 | ||
| 搜索关键词： | 推断 人体关节 网络 关节 数据准确性 定位问题 模型结构 人体姿态 学习效果 关键点 关节点 离散化 回归 级联 沙漏 预测 | ||
【主权项】：
1.一种用于人体关节3D坐标估计的推断网络，其特征在于：具有以n(n≥2)阶沙漏网络(Hourglass)为中心、m级(m≥2)级联的模型结构；一级推断网络，包括依次串联的卷积层、初级模块(Residual)、1/2池化层、3个连续的初级模块(Residual)、n阶沙漏网络(Hourglass)、2个连续的线性模块(linear)、卷积层；所述m级推断网络是在(m‑1)级推断网络的基础上并联一层跳级路，该跳级路依次串联有n阶沙漏网络(Hourglass)、2个连续的线性模块(linear)、卷积层；在m级推断网络的跳级路中，n阶沙漏网络(Hourglass)的输入数据包括经串接和相加融合后的以下3组数据，即(m‑1)级推断网络中n阶沙漏网络(Hourglass)的输入数据和输出数据、以及(m‑1)级推断网络的输出数据。
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