Resumen

La estimación de la pose de varias personas es un problema importante y complejo de la visión por ordenador. Se considera el problema de la detección de las articulaciones del esqueleto humano y se ha resuelto mediante la red de regresión de mapas de calor de articulaciones en los últimos años. La clave para lograr una estimación precisa de la pose es aprender mapas de características robustos y discriminativos. Aunque los métodos actuales han logrado avances significativos mediante la fusión entre capas y la fusión entre niveles de mapas de características, pocos trabajos prestan atención a la combinación de ambos métodos. En este artículo, proponemos una red de polimerización multietapa (MPN) para la estimación de la pose de varias personas. La MPN aprende continuamente la rica información espacial subyacente mediante la fusión de características dentro de las capas. La MPN también añade conexiones jerárquicas entre mapas de características a la misma resolución para la fusión entre capas, con el fin de reutilizar la información espacial de bajo nivel y refinar la información semántica de alto nivel para obtener una representación precisa de los puntos clave. Además, observamos una falta de conexión entre la información de bajo nivel de salida y la información de alto nivel. Para resolver este problema, se propone un mecanismo eficaz de atención barajada (SAM). El barajado tiene como objetivo promover el intercambio de información entre los mapas de características piramidales, mientras que la atención realiza un intercambio entre las representaciones de bajo y alto nivel de las características de salida. Como resultado, se mejora la relación entre el espacio y el canal del mapa de características. La evaluación del método propuesto se lleva a cabo en conjuntos de datos públicos, y los resultados experimentales muestran que nuestro método tiene un mejor rendimiento que los métodos actuales.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:mpn, nivel, métodos actuales, mapas de características, fusión entre capas, información de nivel, información espacial, red de regresión conjunta de mapas térmicos, representación precisa de puntos clave, estimación precisa de la pose
• Keywords:mpn, level, current methods, feature maps, interlayer fusion, level information, spatial information, joint heat map regression network, accurate keypoint representation, accurate pose estimation