[发明专利]一种基于异构卷积神经网络的目标关键点检测方法在审
| 申请号： | 202110242260.X | 申请日： | 2021-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN112949498A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 何宁;尹晓杰;于海港 | 申请（专利权）人： | 北京联合大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100101 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于异构卷积神经网络的目标关键点检测方法，网络模型分为三个部分，主干网络部分，空洞空间金字塔池化部分，和特征金字塔模块部分。在主干网络中使用ResNet‑50作为骨架网络，用异构卷积代替bootleneck中卷积核大小为3×3的标准卷积；在主干网络最后一层之后，我们添加了空洞空间金字塔池化层；最后，将8×8，16×16，32×32和64×64分辨率的特征图进行特征金字塔融合，输出分辨率为64×64，通道数为16的特征图，用高斯核函数生成检测热图，输出姿态估计结果。模型中使用空洞空间特征金字塔池化层和特征金字塔融合模块。构建了一种新的轻量化的目标关键点检测算法，其可对任意大小的图片，进行多目标姿态估计。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 目标 关键 检测 方法 | ||
【主权项】：
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