赵雪莲,张继凯,何一豪,曾翔皓,庄琦
1:内蒙古科技大学信息工程学院
2:内蒙古科技大学工程训练中心
摘要(Abstract)：
针对现有关键点检测算法在复杂背景下检测精度低、高运算量等问题，提出一种轻量级关键点检测模型SE-HRNet。首先设计2种轻量型模块：SECAneck模块和SECAblock模块，在保持网络性能的同时减低计算参数，加快训练速度。其次，整合空间注意力机制于多分辨率融合阶段，使得模型对于不易检测到的关键点的定位和识别更为敏感。在自制牛体关键点数据集上进行实验评估，结果表明：改进后的HRNet网络比原网络参数量和运算浮点数分别减少了18.8 M和5.2 G,平均精度达到了93.2%,平均召回率达到了91.5%,每秒帧数(FPS)达到了36.3。
关键词(KeyWords)： 关键点检测;高分辨率网络;注意力机制;多分辨率融合阶段
基金项目(Foundation): 内蒙古自治区科技重大专项(2019ZD025);; 内蒙古自治区自然科学基金(2021MS06007);; 内蒙古自治区科技计划项目(2019GG138)
作者(Author): 赵雪莲,张继凯,何一豪,曾翔皓,庄琦
DOI: 10.16559/j.cnki.2095-2295.2024.02.014
