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第４１卷第３期福建师范大学学报(自然科学版)Ｖｏｌ４１ꎬＮｏ３
(２０２５年５月)ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｕｊｉａｎＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ(ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ)Ｍａｙ２０２５
引文格式:张伟杰ꎬ叶锋.一种基于特征融合的轻量级姿态估计算法[Ｊ].福建师范大学学报(自然科学版)ꎬ２０２５ꎬ
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４１(３):１９２６.
Ｃｉｔａｔｉｏｎ:ＺＨＡＮＧＷＪꎬＹＥＦ.Ａｌｉｇｈｔｗｅｉｇｈｔｐｏｓｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｆｅａｔｕｒｅｆｕｓｉｏｎ[Ｊ].ＪＦｕｊｉａｎＮｏｒｍＵｎｉｖ(Ｎａｔ
－
Ｓｃｉ)ꎬ２０２５ꎬ４１(３):１９２６.
ＤＯＩ:１０１２０４６/ｊｉｓｓｎ１０００￣５２７７２０２４０１００２９文章编号:１０００￣５２７７(２０２５)０３￣００１９￣０８
一种基于特征融合的轻量级姿态估计算法
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张伟杰ꎬ叶锋ꎬ李昊珑
(１福建师范大学计算机与网络空间安全学院ꎬ福建福州３５０１１７ꎻ
２福州大学计算机与大数据学院ꎬ福建福州３５０１１６)
摘要:在人体姿态估计任务中ꎬ多数工作主要关注模型的准确性ꎬ忽略了与效率相关的因素ꎬ例如模
型大小、参数量、推理时间等ꎬ而这些指标对实际应用至关重要ꎮ针对上述问题ꎬ提出一种基于ＹＯＬＯｖ８￣
ｐｏｓｅ算法的轻量化人体姿态估计算法ꎮ算法加入了跨尺度特征融合模块(ｃｒｏｓｓ￣ｓｃａｌｅｆｅａｔｕｒｅｆｕｓｉｏｎｍｏｄｕｌｅꎬ
ＣＣＦＭ)ꎬ增强模型对于小尺度对象的检测能力ꎬ有效结合细节特征和上下文信息ꎬ并降低了模型的参数
量ꎮ同时使用ＳＥＮｅｔＶ２替换了ＹＯＬＯｖ８￣ｐｏｓｅ中Ｃ２ｆ模块的卷积结构ꎬ加强了模型在全局角度的考虑ꎬ提高
了模型的预测精度ꎮ使用ＭＰＤＩｏＵ损失函数提高了模型在训练过程中对边界框误差的计算和模型的推理精
度ꎬ在ｍＡＰ５０∶９５指标上相比原模型提高了１３％ꎮ
关键词:姿态估计ꎻＹＯＬＯｖ８ꎻ轻量化ꎻ特征融合
中图分类号:ＴＰ３９１文献标志码:Ａ
ＡＬｉｇｈｔｗｅｉｇｈｔＰｏｓｅＥｓｔｉｍａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＦｅａｔｕｒｅＦｕｓｉｏｎ
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ＺＨＡＮＧＷｅｉｊｉｅꎬＹＥＦｅｎｇꎬＬｉＨａｏｌｏｎｇ
(１ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＣｙｂｅｒＳｅｃｕｒｉｔｙꎬＦｕｊｉａｎＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＦｕｚｈｏｕ３５０１１７ꎬＣｈｉｎａꎻ
２ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＤａｔａＳｃｉｅｎｃｅꎬＦｕｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＦｕｚｈｏｕ３５０１１６ꎬＣｈｉｎａ)
Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｉｎｈｕｍａｎｐｏｓｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｔａｓｋｓꎬｍｏｓｔｅｘｉｓｔｉｎｇｓｔｕｄｉｅｓｐｒｉｍａｒｉｌｙｆｏｃｕｓｏｎｔｈｅａｃｃｕ￣
ｒａｃｙｏｆｍｏｄｅｌｓｗｈｉｌｅｏｖｅｒｌｏｏｋｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ￣ｒｅｌａｔｅｄｆａｃｔｏｒｓｓｕｃｈａｓｍｏｄｅｌｓｉｚｅꎬｐａｒａｍｅｔｅｒｃｏｕｎｔꎬ
ａｎｄｉｎｆｅｒ
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