CN114067057B 一种基于注意力机制的人体重建方法、装置 （安徽大学）_第1页
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文档简介

小化网络损失函数对所述人体重建网络模型进2征φ与所述参数集Θ0进行拼接作为所述参数推断模块中迭参数集Θt的残差；(6)迭代操作完成后得到包含最终的姿势参数θ、形态参数β的SMPL参数和对应的相机步骤二、获取多个包含目标人物的人体图像作为原始图而构成训练数据集，所述训练数据集中的原始图像至少包括部分存在人物遮挡的人体图步骤三、利用上步骤的训练数据集，通过最小化网络损失步骤四、保存完成训练的人体重建网络模型；将待处别经过平均池化层和最大池化层，两个池化结果经过特征拼接后再依次经过卷积处理和3定位人体图像中的目标人物，并对图像进行裁剪操作，以4L=λ2DL2Djoint+λ3DL3Djoint+λparaLSMPL；λ表示SMPL参数损失函数的权重系数；9.一种基于注意力机制的人体重建装置，其包括存并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现如权利要求1-8中任意一项所5[0003]前文提到的两类方法在图像中的目标人物没有遮挡物或者遮挡情况不明显的情三维人体模型产生严重的干扰，导致构建出来的三维模型中的人体姿势和形状与实际不6理进而构成训练数据集，训练数据集中的原始图像至少包括部分存在人物遮挡的人体图7特征φ与参数集Θ0进行拼接作为参数推断模表示参数集Θt的残差。[0035](6)迭代操作完成后得到包含最终的姿势参数θ、形态参数β的SMPL参数和对应的参数θ和形态参数β引起的相对于SMPL标准模板的顶点向量的偏移量；J(β)是形态参数β对8i表示第i个图像的3D关节点真实值。特征图在特征拼接子模块中完成特征拼接；再经过卷积子模块中的卷积处理和Sigmoid操[0060]融合模块使用特征提取模块输出的原始特征图，以及注意力模块输出的注意力9特征φ与参数集Θ0进行拼接作为参数推断模表示参数集Θt的残差。[0101](6)迭代操作完成后得到包含最终的姿势参数θ、形态参数β的SMPL参数和对应的参数θ和形态参数β引起的相对于SMPL标准模板的顶点向量的偏移量；J(β)是形态参数β对i表示第i个图像的3D关节点真实值。[0132]本实施例提供一种人体重建模型，该人体重建模型采用如实施例1的基于注意力特征拼接子模块中完特征拼接；再经过卷积子模块中的卷积处理和Sigmoid操作子模块中[0136]融合模块使用特征提取模块输出的原始特征图，以及注意力模块输出的注意力[0141]在其它实施例中，预处理模块和SMPL子模型既可以属于用已有的SMPL模型，将人体重建模型生成的相应SMPL参数输入到SMPL模型中，同时获取程进行仿真。仿真实验环境采用Intel(R)Xeon(R)CPUE5-2609V4@1.70GHz,16G内存，行程序时实现如实施例1所述的基于注意力机制的人体重建方

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