MAPoseNet: Animal pose estimation network via multi-scale convolutional attention

推论 计算机科学 姿势 编码器 棱锥(几何) 人工智能 卷积神经网络 特征(语言学) 模式识别(心理学) 卷积(计算机科学) 比例(比率) 人工神经网络 数学 语言学 哲学 物理 几何学 量子力学 操作系统
作者
Sicong Liu,Qingcheng Fan,Shuqin Li,Chunjiang Zhao
出处
期刊:Journal of Visual Communication and Image Representation [Elsevier BV]
卷期号:97: 103989-103989 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.jvcir.2023.103989
摘要

Animal pose estimation serves as an upstream task for recognizing and understanding animal behavior. Over the last year, the accuracy of the deep learning-based method has steadily improved, but at the expense of the model's inference speed. This paper uses an efficient and powerful model to improve inference speed and accuracy. The classic encoder–decoder architecture is chosen. For estimating animal pose, our model based on a feature pyramid and a multi-scale asymmetric convolution attention mechanism is developed and named MAPoseNet (Animal Pose Estimation Network Via Multi-scale Convolutional Attention). MAPoseNet consists of an encoder and a decoder. Rather than typical self-attention, the encoder's attention mechanism comprises multi-scale, asymmetric convolutions that are lightweight and instrumental in improving inference speed. A feature pyramid and a feature balance module make up the decoder. The public dataset AP-10K is used to train and test MAPoseNet. A series of experimental results demonstrate that the MAPoseNet model provides cutting-edge performance. MAPoseNet outperforms HRFormer by 1.3 AP and 0.8 AR, with 33.7% fewer FLOPs and 66% faster inference speed. And our model surpasses HRNet and HRFormer on the Animal Pose dataset as well. Our model has achieved a win-win situation regarding inference speed and accuracy.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Minicoper发布了新的文献求助10
刚刚
快乐丸子完成签到,获得积分10
1秒前
简单而复杂完成签到,获得积分10
1秒前
大橙子发布了新的文献求助10
5秒前
张牧之完成签到 ,获得积分10
7秒前
冷冷暴力完成签到,获得积分10
9秒前
YYY完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
gujian完成签到 ,获得积分10
12秒前
帅气的秘密完成签到 ,获得积分10
13秒前
自然函发布了新的文献求助10
17秒前
冰冰双双完成签到,获得积分10
17秒前
开心夏旋完成签到 ,获得积分0
19秒前
我要读博士完成签到 ,获得积分10
22秒前
活泼的大船完成签到,获得积分10
22秒前
AFF完成签到,获得积分10
23秒前
24秒前
无私小小完成签到,获得积分10
25秒前
随心所欲完成签到 ,获得积分10
26秒前
润润轩轩完成签到 ,获得积分10
27秒前
CodeCraft应助大橙子采纳,获得10
27秒前
ZR完成签到,获得积分10
28秒前
magictoo完成签到,获得积分10
28秒前
陈昊发布了新的文献求助10
29秒前
zhangliangfu完成签到 ,获得积分10
29秒前
金石为开完成签到,获得积分10
29秒前
王QQ完成签到 ,获得积分10
31秒前
唐唐完成签到 ,获得积分10
35秒前
最棒哒完成签到 ,获得积分10
35秒前
鸣鸣完成签到,获得积分10
36秒前
123321完成签到 ,获得积分10
37秒前
卓若之完成签到 ,获得积分10
38秒前
苯二氮卓完成签到,获得积分10
39秒前
温暖完成签到 ,获得积分10
41秒前
mojomars完成签到,获得积分10
41秒前
时尚雨兰完成签到,获得积分0
42秒前
一叶知秋完成签到,获得积分10
44秒前
叶123完成签到,获得积分10
45秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
46秒前
Minicoper发布了新的文献求助10
46秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038128
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575831
关于积分的说明 11373827
捐赠科研通 3305610
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022