TY -的A2 - Tirunagari,桑托什盟——陈,必要PY - 2022 DA - 2022/08/29 TI - 3 d人体姿态估计算法基于变压器SP - 6858822六世- 2022 AB -人体姿态估计(HPE)是计算机视觉中的一个基本问题,也是在许多领域应用研究的基础上,可用于虚拟装配方式分析、行为分析、人机交互、辅助行人检测。HPE的目的是利用图像处理和机器学习的方法来找出关节的位置和类型的人的照片。HPE主要有两个困难。首先,人类复杂的图像使模型需要学习一个高度非线性映射关系,这个映射关系的学习是极其困难的。第二,高度非线性映射关系需要高复杂性,学会了通过使用一个模型和模型具有较高的复杂性需要大量的计算开销。在这种背景下,本文研究了3 d HPE基于变压器。我们介绍HPE在国内外的研究现状,并提供一个理论依据设计变压器三维HPE模型。我们介绍CNN和变压器的技术原理和优化方案,提出一个基于变压器3 d HPE模型。我们使用两个数据集,可可和MPII数据集,进行大量的实验,找到最好的参数模型开发,然后评估模型的性能。实验结果表明,本研究中描述的策略优于所有其他方法在两个数据集。 The average precision (AP) of our model reaches up to 79% on COCO dataset but a PCKh-0.5 score of 81.5% on the MPII dataset. SN - 1574-017X UR - https://doi.org/10.1155/2022/6858822 DO - 10.1155/2022/6858822 JF - Mobile Information Systems PB - Hindawi KW - ER -