深圳大学提出GatedUniPose姿态估计方法，提高复杂场景下的性能
可以以相对较小的参数数量实现了相当甚至更好的性能，突出了其效率和有效性
（映维网Nweon 2025年02月18日）姿态估计是计算机视觉中的一项重要任务，在动捕和虚拟现实等领域有着广泛的应用。然而，现有的方法在实现高精度方面依然面临挑战，特别是复杂场景。
在一项研究中，深圳大学团队提出了一种全新的姿态估计方法GatedUniPose。它将UniRepLKNet和Gated Convolution相结合，并引入了GLACE模块进行嵌入。另外，通过使用DySample上采样来增强head layer的特征映射拼接方法。
与现有方法相比，GatedUniPose在处理复杂场景和遮挡挑战方面表现出色。在COCO、MPII和CrowdPose数据集的实验结果表明，GatedUniPose在相对较少的参数下实现了显著的性能改进，而与具有相似或更大参数大小的模型相比，它产生了更好或可比较的结果。
人体姿态估计是计算机视觉中的一项基本任务，涉及从图像中估计人体关节位置。这项任务对于各种应用至关重要，包括动捕和虚拟现实。通过网络架构、训练方法和融合策略的创新，人体姿态估计的最新进展显著提高了公共数据集的准确性。
尽管取得了进步，但现有方法在复杂场景中依然面临重大挑战，例如遮挡和光照变化，这限制了它们在现实应用中的有效性。
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