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轻量化二维人体骨骼关键点检测算法综述
文献摘要：
随着移动设备和嵌入式设备的发展,对二维人体骨骼关键点检测网络提出了更高的要求.设计轻量化神经网络是解决网络参数量大、计算量大的重要方法.首先,介绍了基于神经网络的二维人体骨骼关键点检测中常用的数据集、主流方法和轻量级神经网络;然后,对近几年基于神经网络的轻量化人体姿态估计方法进行了分类和总结,根据神经网络轻量化方式将二维骨骼关键点检测方法归成四类:轻量化特征提取网络、深度可分离卷积、Dense连接机制和Lightweight瓶颈结构,并分析了它们的优缺点和轻量化手段;最后,介绍了常用的评价指标,并对改进后的轻量化方法进行了实验数据对比,结合当前研究所面临的问题及未来的发展趋势进行了总结.
文献关键词：
人体关键点检测;神经网络;轻量化网络
中图分类号：
作者姓名：
曾文献;马月;李伟光
作者机构：
河北经贸大学信息技术学院,石家庄050061
文献出处：
引用格式：
[1]曾文献;马月;李伟光-.轻量化二维人体骨骼关键点检测算法综述)[J].科学技术与工程,2022(16):6377-6392
A类：
B类：
人体骨骼,骨骼关键点检测,检测算法,移动设备,嵌入式设备,测网,轻量化神经网络,网络参数,参数量,计算量,主流方法,轻量级神经网络,人体姿态估计,估计方法,网络轻量化,四类,轻量化特征提取网络,深度可分离卷积,Dense,连接机制,Lightweight,瓶颈结构,量化方法,数据对比,人体关键点检测,轻量化网络
AB值：
0.288022
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