基于Yolov7_Pose的輕量化人體姿態(tài)估計網絡

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摘  要： 人體姿態(tài)估計在計算機視覺、人機交互與運動分析等領域廣泛應用。當前人體姿態(tài)估計算法往往通過構建復雜的網絡來提高精度，但這帶來了模型體量和計算量增大，以及檢測速度變慢等問題。因此，文中提出一種基于Yolov7_Pose的輕量化人體姿態(tài)估計網絡。首先，采用輕量化CARAFE模塊替換原網絡中的上采樣模塊，完成上采樣工作；接著，在特征融合部分引入輕量化Slim?neck模塊，以降低模型的計算量和復雜度；最后，提出了RFB?NAM模塊，將其添加到主干網絡中，用以獲取多個不同尺度的特征信息，擴大感受野，提高特征提取能力。（剩余11392字）