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摘要
为提升轻量化单人姿态估计的实时性精度和可视化效果，提出一种BCM3-Net模型，基于MobileNetV3作为特征提取网络，引入空间通道注意力机制，在保证原MoveNet模型检测效率的同时，提高了人体关键点检测的准确率。结果表明，BCM3-Net模型在MSCOCO2017的验证集上拥有mAP为75.5%的效果，相较MoveNet模型精度提高了1.3%,同时运算量由3.433×108次/s下降至2.689×108次/s,实时推理能力达到43 FPS,验证了改进后模型的精准性和鲁棒性。
- 出版日期2023
- 单位黑龙江科技大学
