一种改良的人体关键点检测算法

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本研究提出了一种改进的人体关键点检测算法，通过优化现有模型结构和引入新的损失函数，显著提升了复杂场景下的精度与鲁棒性。为了提高人体姿态估计在移动终端设备上的运行速度与实时性，本段落提出了一种改进的人体关键点检测算法。该方法结合了Mobilenetv2轻量级主干网络与深度可分离卷积模块来加速特征提取过程，并使用精炼网络进行多尺度人体关键点预测。通过融合网络整合多个尺度的预测结果，最终得到准确的关键点检测结果。实验结果显示，在减少模型参数和浮点运算量的情况下，该算法相较于传统的CPM算法仅在PCKh@05指标上下降了0.1个百分点，证明其具有较高的检测精度和较好的实时性。

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一种改良的人体关键点检测算法

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本研究提出了一种改进的人体关键点检测算法，通过优化现有模型结构和引入新的损失函数，显著提升了复杂场景下的精度与鲁棒性。为了提高人体姿态估计在移动终端设备上的运行速度与实时性，本段落提出了一种改进的人体关键点检测算法。该方法结合了Mobilenetv2轻量级主干网络与深度可分离卷积模块来加速特征提取过程，并使用精炼网络进行多尺度人体关键点预测。通过融合网络整合多个尺度的预测结果，最终得到准确的关键点检测结果。实验结果显示，在减少模型参数和浮点运算量的情况下，该算法相较于传统的CPM算法仅在PCKh@05指标上下降了0.1个百分点，证明其具有较高的检测精度和较好的实时性。

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