申请/专利权人：西安邮电大学

申请日：2024-02-01

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117853874A

主分类号：G06V10/82

分类号：G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464;G06V10/80;G06V10/40;G06V10/26;G06V40/10

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明涉及一种增强解析能力的人体解析模型构建方法，步骤如下：构建人体图像解析网络模型，网络模型包括骨干网络、颈部网络和头部网络；通过计算特征图的注意力和对特征图进行上下文信息融合激活操作，将注意力机制和上下文增强两个模块计算得到的新特征图通过堆叠的操作融合在一起，得到注意力融合上下文信息模块，并将注意力融合上下文信息模块加入到颈部网络中；将上采样算子应用于颈部网络中，完成人体解析模型的构建；对构建的人体解析模型进行训练，得到最佳权重系数的人体解析模型。该方法构建的模型解决了单阶段人体解析算法中无法充分获取人体目标上下文信息及其注意力机制融合特征的问题，提高了人体解析模型算法的准确性。

主权项：1.一种增强解析能力的人体解析模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1构建人体图像解析网络模型；所述网络模型包括骨干网络、颈部网络和头部网络，其中，骨干网络是模型的特征提取部分，用于从输入图像中提取高层次、语义丰富的特征；颈部网络是介于骨干网络和头部网络之间的中间层，用于在骨干网络提取的特征基础上进行特征融合、上下文增强；头部网络是模型的输出部分，用于负责最终的预测和分割任务；步骤2通过计算特征图的注意力和对特征图进行上下文信息融合激活操作，将注意力机制计算得到的新特征图和上下文增强计算得到的新特征图通过堆叠的操作融合在一起，得到注意力融合上下文信息模块，并将注意力融合上下文信息模块加入到颈部网络中；其中，注意力机制为三重注意力机制，其三重注意力分别由上部分支、中部分支和下部分支组成；步骤3在颈部网络中采用轻量级的通用上采样算子CARAFE，完成人体解析模型的构建；步骤4对构建的人体解析模型进行训练，更新模型中骨干网络、颈部网络和头部网络的权重系数，得到最佳权重系数的人体解析模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安邮电大学 一种增强解析能力的人体解析模型构建方法

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