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A physical dynamical evolution learning model for human pose estimation network
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PRE
AI
DOI：10.1007/s12530-025-09727-4.png)
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摘要
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人体姿态估计能够从图像或视频中精确识别和定位人体上每个关节的关键点和运动，并抽象出任意人体姿态的骨骼，在计算机视觉任务中具有重要的应用前景。目前，人体姿态估计主要依赖于数据驱动的深度学习模型，通常面临训练困难、学习效率低下和泛化能力有限等问题。因此，提出了一种用于人体姿态估计网络的物理动态演化学习模型，通过物理动力学优化深度学习模型的非线性学习特性。该物理动态演化学习模型的核心在于构建哈密顿动力学神经网络演化模型（HDNE），主要由对齐网络和哈密顿神经网络（HNN）组成。对齐网络能够适应任何不同人体姿态估计模型的输出头。HNN学习近似动力学系统的哈密顿函数，基于哈密顿正则方程模拟和预测深度学习的高维特征演化行为。实验结果表明，在HDNE的演化学习中，人体姿态检测准确率和训练效率均得到显著提升。
Keyword:
Human pose estimation
Deep learning
Physical dynamics
Hamiltonian neural network
Evolution learning
期刊
IF:
2.7
论文数:
235
被引数:
1.2K
机构
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