%0 Journal Article %A 陈金龙 %A 强保华 %A 王学文 %A 谢武 %A 翟艺杰 %A 张世豪 %A 郑虹 %T 基于改进CPMs和SqueezeNet的轻量级人体骨骼关键点检测模型 %D 2020 %R 10.11772/j.issn.1001-9081.2019101866 %J 计算机应用 %P 1806-1811 %V 40 %N 6 %X 针对目前的人体骨骼关键点检测模型参数多、训练时间长和检测速度慢的问题,提出了一种将人体骨骼关键点检测模型CPMs与小型卷积神经网络模型SqueezeNet相结合的检测方法。首先,采用4个Stage的CPMs(CPMs-Stage4)对人物图像进行关键点检测;然后,在CPMs-Stage4中引入SqueezeNet的Fire Module网络结构,利用Fire Module结构大大压缩模型参数,得到一种新的轻量级人体骨骼关键点检测模型SqueezeNet15-CPMs-Stage4。在扩展的LSP数据集上的验证结果显示,与CPMs相比,SqueezeNet15-CPMs-Stage4模型在训练时间上减少86.68%,在单张图像检测时间上减少44.27%,准确率达到90.4%;与改进的VGG-16、DeepCut和DeeperCut 三种参照模型相比,SqueezeNet15-CPMs-Stage4模型在训练时间、检测速度和准确率方面均是最优的。实验结果表明,所提模型不仅检测准确率高,而且训练时间短、检测速度快,能够有效降低人体骨骼关键点检测模型的训练成本。 %U http://www.joca.cn/CN/10.11772/j.issn.1001-9081.2019101866