基于改进堆叠沙漏网络的人体姿态估计
Human pose estimation based on improved stacked hourglass network
长春理工大学 电子信息工程学院, 长春 130022
摘要
针对堆叠沙漏网络在复杂场景人体姿态估计任务中存在注意力机制缺失导致语义感知能力弱、固定卷积采样模式导致几何建模能力差、结构冗余影响推理效率问题，本文设计了一种轻量高效的改进网络架构。该网络采用空间-通道双路径协同注意力模块，从空间维度增强关键点感知、抑制背景干扰，同时在通道维度筛选高语义特征，实现多维特征优化；引入多态线性可变形卷积瓶颈模块，通过异构初始采样形状提升对复杂姿态结构的几何建模能力；构建ELA-PCCW沙漏模块，在保持特征完整性的同时显著降低模型复杂度以提升模型推理效率。在MPII与COCO2017两个主流数据集上进行性能评估，结果显示所提方法在MPII数据集上PCKh@0.5提高2.3%，参数量和计算量分别减少9.1M和6GFLOPs，在精度与复杂度之间达成良好平衡。对比实验和可视化分析进一步验证了所提方法在多种复杂场景人体姿态估计任务中的优越性。
基金项目
国家重点研发计划(2024YFC2207103)
吉林省自然科学基金资助项目(20240101345JC)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.05.0174
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第2期
发布历史
[2025-10-31] 优先出版
引用本文
吕超, 马歌谣. 基于改进堆叠沙漏网络的人体姿态估计 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (2). (2025-11-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.05.0174. (Lyu Chao, Ma Geyao. Human pose estimation based on improved stacked hourglass network [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (2). (2025-11-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.05.0174. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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