Yolo-rlepose: mejora de YOLO basada en Swin Transformer y pérdida rle-oks para estimación de poses de múltiples personas
Autores: Jiang, Yi; Yang, Kexin; Zhu, Jinlin; Qin, Li
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Yolo-rlepose: mejora de YOLO basada en Swin Transformer y pérdida rle-oks para estimación de poses de múltiples personas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Progreso significativo
Estimación de postura humana
Redes neuronales convolucionales profundas
Estimación de postura 2D de varias personas
Modelo YOLO-Rlepose
Modelos Transformer
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 35
Citaciones: Sin citaciones
En los últimos años, ha habido un progreso significativo en la estimación de postura humana, impulsado por la amplia adopción de redes neuronales convolucionales profundas. Sin embargo, a pesar de estos avances, la estimación de postura de 2D de múltiples personas sigue siendo altamente desafiante debido a factores como la oclusión, el ruido y los movimientos corporales no rígidos.
Descripción
En los últimos años, ha habido un progreso significativo en la estimación de postura humana, impulsado por la amplia adopción de redes neuronales convolucionales profundas. Sin embargo, a pesar de estos avances, la estimación de postura de 2D de múltiples personas sigue siendo altamente desafiante debido a factores como la oclusión, el ruido y los movimientos corporales no rígidos.