基于可学习向量与注意力机制的端到端头部姿态估计方法

徐晶;汪季轩;王子行;刘威

华中科技大学

摘要：本发明公开了一种基于可学习向量与注意力机制的端到端头部姿态估计方法,属于计算机视觉领域,该方法引入端到端的一体化设计思想,在头部姿态估计模型设计时引入可学习的向量集合储备先验的人脸信息,减少模型中大量有关人脸的参数设置；采用了注意力机制和动态卷积模块对图像中头部姿态特征进行增强,搭建级联姿态估计模块,并设计姿态转换模块实现局部与全局姿态的转换,从而提升模型的估计精度与鲁棒性。在模型训练设计方面,采用二分图最优匹配方法法将模型输出的估计值与真实值一对一匹配以计算损失函数,仅凭置信度即可避免冗余的输出,从而能够抛弃相关过滤模块,加快了模型实时处理速度。

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