人体姿态估计本科毕业论文

人体姿态识别的过程中我们首先需要进行关键点检测，我们需要生成高分辨率的heatmap，但是传统的特征提取网络如VGG网络会将我们的feature map分辨率降 的很低，损失了空间结构。我们知道VGG的结构是穿行结构，使用HRNet则是将VGG的穿行结构改变成了并行结构，将不同分辨率的feature map进行并联，下面我们看下HRNet系列吧。 应用领域： 人体姿态检测 方法：只选择高分辨率特征图 应用领域：人脸关键点检测 方法：利用所有分辨率的特征图,对低分辨率特征图上采样后与高分辨率特征图拼接，经过1*1卷积，softmax层生成分割预测图 应用领域：图像分类 方法：HRNet-Wx-C:4张不同分辨率特征图经过bottleneck层，通道数翻倍后，从高分辨率图依次经过strided convolution与低分辨率图进行元素加操作，在经过1*1卷积使通道翻倍(1024->2048)，全局平均池化后送入分类器。 应用领域：目标检测 方法：HRNetV2p:将HRNetV2拼接后的特征图经过不同尺度的平均池化操作产生不同级别的特征表示，经过1*1的卷积后形成特征金字塔 参考： [1] 关于HRNet的简介 [2] [论文阅读]HRNetV1,HRNetV2,HRNetV2p

身体基本姿态一般来说是队列动作的基础。整个队列的风貌及整齐度就是有个人的身体姿态来决定的。如果每个成员的身体姿态良好，那么整支队伍的风貌自然也是好的了。不过，好的身体姿态是可以练出来的。例如驼背。可以试着贴墙十至二十分钟。这样一段时间，身体的姿态自然会得到矫正。这个问题没有对与错。只是人体的自身条件而已。