《一种基于深度学习的三维人体姿态估计方法》

技术简介：

本发明涉及图像检测技术领域,尤其涉及一种基于深度学习的三维人体姿态估计方法,包括对输入的姿态序列进行多层次初始特征生成；在时域中捕获多个初始特征的时间依赖关系；建立特征细化模块以增强初始表征；细化后的多个姿态特征进行交互建模；通过跨步卷积将多帧姿态信息聚合成单帧表示完成姿态估计。本发明能够实现对原始Transformer模型计算量的压缩,同时能保证人体姿态估计的位置精度。

研发人员：陈从平;郁春明;江高勇;张力;闫焕章;戴国洪;张屹