基于深度学习的人体姿态估计任务书

2020-04-25 08:04

1. 毕业设计（论文）的内容和要求

基于深度学习的人体姿态估计在生成式对抗网络的思想和方法下利用卷积网络、最大池化、残差网络和上采样层组合构成的hourglass网络结构对输入的人体图像进行关键点检测，最终输出完整的人体姿态信息。本设计的具体任务分解如下：

1、了解生成式对抗网络思想；

2、熟悉介绍hourglass结构，及与各种gan变种的对比；

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[1]周义凯,王宇,赵勇飞,袁燕.基于cnn的人体姿态识别[j].计算机与现代化,2019(02):49-54 92.

[2]柯研,王希龙,郑钰辉.深度卷积生成对抗网络结构[j].电子技术与软件工程,2018(24):5-6.

[3]杨真真,匡楠,范露,康彬.基于卷积神经网络的图像分类算法综述[j].信号处理,2018,34(12):1474-1489.

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起讫日期	设计（论文）各阶段工作内容
2018/12/21#8212;2018/01/05	选择和确定毕设课题，查阅收集并学习本课题相关资料
2019/01/05#8212;2019/02/01	总结思考并准备开题报告
2019/02/01#8212;2019/03/10	构思并确定课题的整体思路，设计软硬件，外文资料翻译，进行开题。
2019/03/11#8212;2019/04/25	编写软件代码，进行中期总结；
2019/04/25#8212;2019/05/20	软硬联机调试，整理资料，构思论文
2019/05/21#8212;2019/06/10	撰写论文，并准备答辩

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