改进YOLOv8s-Pose多人姿态估计轻量化模型研究

TP391; 针对现有人体姿态估计模型计算量大、检测速度慢等问题,提出了一种基于YOLOv8s-Pose模型的轻量化改进算法.在backbone中引入轻量化模块C2f-GhostNetBottleNeckV2替换原先C2f,减少参数量,提高模型速度.引入NonLocal注意力机制捕捉并传递人体关键点位置,直接融合全面的信息,为后续的层级提供更为丰富和深入的语义信息,提升整体的信息处理深度和广度,强化特征提取的效能,减少模型轻量化后精度降低问题,再将neck层引入加权双向特征金字塔网络,通过双向融合的理念,对自顶向下和自底向上的信息流动路径进行了重新规划,确保在处理不同尺度的特征信息时达到良好的...

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Published in计算机科学与探索 Vol. 19; no. 3; pp. 682 - 692
Main Authors 傅裕, 高树辉
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国人民公安大学 侦查学院,北京 100038 01.03.2025
Subjects
YOLOv8s-Pose
GhostNetV2网络
损失函数
loss function
加权双向特征金字塔网络
GhostNetV2 network
pose estimation
姿态估计
weighted bidirectional feature pyramid network
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ISSN1673-9418
DOI10.3778/j.issn.1673-9418.2403059

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Summary:TP391; 针对现有人体姿态估计模型计算量大、检测速度慢等问题,提出了一种基于YOLOv8s-Pose模型的轻量化改进算法.在backbone中引入轻量化模块C2f-GhostNetBottleNeckV2替换原先C2f,减少参数量,提高模型速度.引入NonLocal注意力机制捕捉并传递人体关键点位置,直接融合全面的信息,为后续的层级提供更为丰富和深入的语义信息,提升整体的信息处理深度和广度,强化特征提取的效能,减少模型轻量化后精度降低问题,再将neck层引入加权双向特征金字塔网络,通过双向融合的理念,对自顶向下和自底向上的信息流动路径进行了重新规划,确保在处理不同尺度的特征信息时达到良好的平衡,给网络增加一个小目标检测头,减少对小目标的漏检情况,将CIOU损失函数更换为Focal-EIOU损失函数,以增强对复杂场景和多目标场景下的鲁棒性.实验结果表明,改进后的实验模型参数量降低了 9.3％,在COCO2017人体关键点数据集上,与原模型相比mAP@0.50提升了 0.4个百分点,mAP@0.50:0.95提升了 0.6个百分点.可见,所提出的轻量化改进算法在减少模型参数量的同时,提升了人体姿态估计的算法精度,尤其对小目标检测有显著改善,为实现实时准确的姿态估计提供了有效手段.
ISSN:1673-9418
DOI:10.3778/j.issn.1673-9418.2403059