卷积神经网络模型结构图

一、图文详解级联金字塔结构卷积神经网络

深度学习驱动的图像处理技术，尤其是卷积神经网络(CNN)，在关键点定位等域取得了显著进步。 然而，面对服饰等对象的多变性，如类别多样性、比例变化和外观差异，关键点定位的精度仍有提升空间。 为此，本文介绍了一种创新的级联金字塔结构的CNN，旨在解决这一挑战。
传统的CNN模型包括沙漏网络和深度残差网络。 沙漏网络通过下采样和上采样作捕捉不同尺度的特征，而深度残差网络则通过引入残差映射，解决深层网络训练中的梯度问题，提高模型性能。 级联金字塔结构则结合了这两者的优点，通过构建特征金字塔，将不同分辨率的特征图融合，以提供丰富语义信息和底层细节信息。
该结构分为两部分：第1级网络使用残差网络提取特征，并生成包含所有关键点位置的热力图；第2级网络则对定位困难的关键点，通过第二个沙漏网络进行精细调整。 以装服饰关键点定位为例，通过2018FashionAI数据集的实验，级联网络明显提高了关键点的定位精度，尤其是在复杂背景和姿态的情况下。
总结来说，级联金字塔结构的CNN通过多层次的特征融合和关键点调整，有效提升了关键点定位的准确性，特别适用于处理服饰等多变性图像背景和姿态的挑战。