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时空特征金字塔网络结合多假设交互机制的三维人体姿态识别模型
目录
文档概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2相关研究概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.2.1三维人体姿态估计技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
1.2.2基于深度学习的姿态识别进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
1.2.3特征金字塔与交互机制研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
1.3本文主要研究内容与贡献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2.1三维人体姿态表示与度量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
2.2卷积神经网络基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
2.3特征金字塔网络原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
2.3.1多尺度特征融合思想．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
2.3.2路径增强策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
2.4多假设跟踪机制概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
2.4.1假设生成与动态评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
2.4.2追踪关联与数据关联原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
2.5人体姿态估计常用数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
基于时空特征金字塔与多假设交互的模型框架．．．．．．．．．．．．．．．43
3.1整体架构设计思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
3.2模型输入与输出定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
3.3时空特征提取模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
3.4高层语义与底层规范特征构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
3.4.1分割式特征金字塔构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
3.4.2通道与空间信息融合方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
3.5多假设动态生成与交互细化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60
3.5.1基于高层数据关联的初始假设生成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
3.5.2时空一致性的假设交互更新机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
3.5.3代价图构建与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71
3.6姿态置信图后处理模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74
3.6.1三维关键点坐标解析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75
3.6.2可信度评估与融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80
模型训练策略与损失函数设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81
4.1基于真实值的关键点损失．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83
4.1.1欧氏距离损失．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．86
4.1.2L1损失或其他权重损失函数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．86
4.2多假设评估代价设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89
4.2.1假设置信度损失函数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．93
4.2.2假设间相互关系约束．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．95
4.3损失函数组合与优化器选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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