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申请/专利权人：北京工业大学
摘要：本发明公开了一种基于条件双分支扩散模型的三维人体姿态估计方法，首先从现有的2D姿势检测器得到2D姿态的热图，以及从训练集预测关节点的深度分布，得到初始化不确定3D姿势。接下来，以该不确定3D姿态为双分支扩散模型提升网络的输入，以关节级语义信息作为条件，通过特征融合模块来进行特征融合，通过双分支网络的GCN网络和注意力机制分别对姿态关节特征进行局部和全局的建模，然后经过双分支交互模块进行全局和局部信息之间的交互，通过多次迭代，得到高准确性的3D姿态。本发明提高了基于单帧图像的三维人体姿态估计的精度。
主权项：1.一种基于条件双分支扩散模型的人体姿态估计方法，其特征在于：首先使用2D姿态估计网络得到人体关节的热图，于训练集获得深度分布，然后由2D关节热图和深度分布得到不确定的3D姿态；通过扩散模型条件生成模块得到基于人体关节点的语义信息；通过特征融合模块将不确定的3D姿态特征和关节语义信息进行融合，融合后的特征经过GCN网络和注意力双分支扩散模型多次迭代，得到高确定性的3D姿态；基于双分支特征交互模块促进GCN网络和注意力模块建模关节间的全局和局部上下文；最后，通过真实标注的3D姿态约束网络，计算损失来进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 一种基于条件双分支扩散模型的人体姿态估计方法
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