一种基于GAMHR-Net的多人姿态估计方法及系统

本发明设计了一种基于GAMHR‑Net的多人姿态估计方法及系统；首先，用目标检测网络对输入图像或视频进行检测，获取人体位置信息；构建包括一个Stem‑Net模块、四个Stage模块、四个transition模块以及三个GAMBlock模块的GAMHR‑Net网络；将人体位置信息与对应的图像送入GAMHR‑Net网络进行特征提取和特征融合；将得到人体关节点并将关节点在原图像或原视频上展示出来。本发明充分利用现有特征的同时，再结合全局的语义信息，实现了更加准确和鲁棒的姿态预测；通过Stem‑Net结构，利用并行可分离卷积的思想来减少初步特征提取阶段时底层信息的损失；通过GAMBlock模块加强全局空间通道的交互以减少信息的损失，实现了较高的关节点定位精度和召回率。

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