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针对多人解析中存在阶段间强耦合性、多尺度表征不足、解析精准性受限的问题,提出一种深度融合实例-类别特征的多人解析算法.首先,在特征空间中定义包含人体部位、关节点和服装配饰的编码集,通过引入可变形注意力进行人体多尺度特征学习;然后,将人体多尺度特征作为共享语义信息,统一表示实例特征和类别特征;最后结合交叉注意力深度融合实例与类别特征,以生成精准的多人解析结果.在MHP V2.0数据集上的实验结果表明,所提算法在评估指标AP
Pvol和PCP
50上分别达到了51.2%和55.6%,较现有方法提升了1.9%和2.7%,能够有效识别并准确解析不同尺度下的人体部位和服装配饰,提高多人解析精度.此外,在CIHP数据集上的测试,进一步验证所提算法具有一定的鲁棒性.… …
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