标题：基于门控注意力机制的轻量化人体姿态估计算法
作者：冯晓祥 赵佳辉 王瑞
作者单位：上海大学通信与信息工程学院，上海 200444
关键字：计算机视觉；人体姿态估计；注意力机制
摘要：目前广泛使用的人体姿态估计方法都采用了保持高分辨率的网络架构，但是由于模型参数和计算复杂度的限制，在边缘设备上部署这些方法十分困难。为了解决这一问题，提出了一种基于增强门控注意力机制的轻量化人体姿态估计方法，设计了全局多尺度并行瀑布模块来增强普通门控注意力模块性能，使其能够有效捕捉多尺度全局特征表征。此外，采用最新Ghost轻量化模块来构建高分辨率网络，以提升轻量级网络的上下文特征提取性能。增强门控注意力网络通过采用重复的多尺度信息交换和增强的特征融合单元，取得了卓越的效果。大量实验结果表明，与现有高分辨率网络HRNet相比，该方法的参数量减少了92.6%，计算复杂度降低了91.2%。在MPII基准数据集的姿态估计性能有了显著的提升。