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Fusion of Convolutional Self-Attention and Cross-Dimensional Feature Transformationfor Human Posture Estimation

Journal of Beijing Institute of Technology 2024年第4期33卷 346-360页

作者： Anzhan Liu Yilu Ding Xiangyang Lu school of computercollege Zhongyuan University of TechnologyZhengzhou451191China school of Electronic and Informa-tion College Zhongyuan University of TechnologyZhengzhou 451191China.

Human posture estimation is a prominent research topic in the fields of human-com-puter interaction,motion recognition,and other intelligent ***,achieving highaccuracy in key point localization,which is crucial for intelligent applications,contradicts the lowdetection accuracy of human posture detection models in practical *** address this issue,a human pose estimation network called AT-HRNet has been proposed,which combines convolu-tional self-attention and cross-dimensional feature ***-HRNet captures significantfeature information from various regions in an adaptive manner,aggregating them through convolu-tional operations within the local receptive *** residual structures TripNeck and Trip-Block of the high-resolution network are designed to further refine the key point locations,wherethe attention weight is adjusted by a cross-dimensional interaction to obtain more *** vali-date the effectiveness of this network,AT-HRNet was evaluated using the COCO2017 *** show that AT-HRNet outperforms HRNet by improving 3.2%in mAP,4.0%in AP75,and3.9%in AP^(M).This suggests that AT-HRNet can offer more beneficial solutions for human posture estimation.

关键词： human posture estimation adaptive fusion method cross-dimensional interaction attention module high-resolution network

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