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    X-HRNet:基于空间线性 self-attention 机制的轻量级人体姿态估计网络

    2D 人体姿势估计旨在从整个图像空间中定位所有人体关节。但是想要实现高性能的人姿态估计,高分辨率是必不可少的重要前提,随之带来的是计算复杂度的提升,导致很难将其部署在广泛使用的移动设备上。因此,构建一个轻量且高效的姿势估计网络已经成为目前关注的热点。当前主流的人体姿态估计方式主要是通过2D单峰热图来估计人体关节,而每幅单峰热图都通过一对一维热向量进行投影重构。本文基于这一主流估计方式,研究发现了一种轻量级的高效替代方案——Spatially Unimensional Self-Attention (SUSA)。SUSA 突破了深度可分离 3×3 卷积的计算瓶颈,即降低了1 × 1卷积的计算复杂度,减少了 96% 的计算量,同时仍不损失其准确性。此外,本文将 SUSA 作为主要模块,构建了轻量级的姿态估计神经网络 X-HRNet。在 COCO 基准测试集上进行的大量实验表明了 X-HRNet 的优越性,而综合的消融实验则展示了 SUSA 模块的有效性。

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    中国将力争2050年实现制造业和网络空间综合实力全球领先

    国际在线报道(记者 杨琼):全国工业和信息化工作会议25日在北京召开。会议提出,将力争到2025年,推动中国迈入制造强国行列,网络空间综合实力整体达到全球第二梯队前列。到2050年,制造业综合实力进入世界制造强国前列,网络空间综合实力全球领先,建成全球领先的技术体系和产业体系。 在当天举行的工作会议上,中国工业和信息化部部长苗圩表示,2017年以来,全国规模以上工业增加值增长约6.5%,单位工业增加值能耗下降约4%,圆满完成了全年目标任务。他还提到,近五年来,中国推动出台了一批重大政策,“中国制造2025”

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