一种结合轻量级注意力机制的人体姿态估计算法

来源：计算机应用与软件杂志2024年第5期北京时间：

作者：李文星, 中喻明毫, 王子牛, 高建瓴, 林宁

摘要：针对现有的人体姿态估计模型存在的模型参数量和计算量大、兄余度高、耗时长等问题，提出一种基于轻量级注意力机制的网络框架。使用轻量级网络MobilenetV3替代了原OpenPose的主干网络VGG-19;对OpenPose的二分支多阶段的卷积神经网络框架进行压缩;引入空间和通道相结合的注意力机制模块(BAM对模型的速度和精度进行权衡。实验结果表明，该方法下的网络模型大小和浮点计算量分别为10.51MB和22.65 GFlops,相对于原OpenPose减少了79.91%和83.35%;在COCO2017测试集下，能够在保持较高的检测精度和召回率的基础上显著提升检测速度。

关键词：人体姿态估计, 计算机视觉, OpenPose, 轻量级网络, 注意力机制