基于自适应跨维加权网络的轻量型人体姿态检测

来源：计算机测量与控制杂志2025年第11期北京时间：

作者：王力,谷日涵

单位：中国民航大学

摘要：人体姿态检测的核心是准确检测人体关键点，由于高分辨率网络存在着一定局限性，对此，提出一种自适应跨维加权高分辨率网络；针对网络跨维信息交互不足的问题，采用跨维分离卷积方法提取信息，实现了在空间和通道之间有效的信息交换；针对关键点定位不精确的问题，采用自适应上下文建模方法，通过自适应变换和输入特征的空间加权，增强了网络捕捉复杂空间关系的能力，使得网络能够提取多尺度上下文信息并建立跨维度依赖关系，从而在不增加计算复杂度的情况下提高了准确性；此外，还引入了坐标注意力机制融合来自不同分支和规模的特征，使检测准确性得到进一步提升；经COCO和MPII数据集实验测试，与主流轻量型网络相比，自适应跨维加权高分辨率网络性能更好，兼顾了效率与精度。

关键词：人体姿态估计;轻量型网络;注意力机制;分割卷积;特征融合

基金资助：中央高校基本科研基金项目（3122018S003）；民航局安全能力建设基金项目（[2024]28）；民航局安全能力建设基金项目（[2023]50）