人體姿態(tài)估計(jì)尤其是多人姿態(tài)估計(jì)逐漸滲透到教育、體育等各個(gè)方面，精度高、輕量級(jí)的多人姿態(tài)估計(jì)更是當(dāng)下的研究熱點(diǎn)。自下而上的多人姿態(tài)估計(jì)方法的實(shí)時(shí)性較強(qiáng)，但是精度一般不高，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也比較龐大。對(duì)于自下而上方法中最困難的一步——關(guān)鍵點(diǎn)關(guān)聯(lián)問(wèn)題，文中提出了一種輕量高效的姿態(tài)估計(jì)匹配網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)在編碼階段將基礎(chǔ) Resnet模抉加以改進(jìn)得到層結(jié)構(gòu)，利用這些結(jié)構(gòu)提取特征能夠使得模型的參數(shù)量大幅減少;在解碼階段采用了特殊設(shè)計(jì)的反卷積結(jié)構(gòu)，并在全網(wǎng)絡(luò)添加了殘差連接，這使得網(wǎng)絡(luò)精度有很大的提升。整饣算法能夠?qū)⑺?a target='_blank' class='arckwlink_none'>檢測(cè)岀來(lái)的關(guān)鍵點(diǎn)熱圖正確匹配到毎一個(gè)人，得岀最終的人體關(guān)鍵點(diǎn)估計(jì)。所提模型是一個(gè)輕便、高效的人體關(guān)鍵點(diǎn)匹配網(wǎng)絡(luò)，它在COCO數(shù)據(jù)集地面真值上的mAP值高達(dá)89.7，而且參數(shù)只有8.01M。這個(gè)結(jié)果相比目前最好的自下而上的人姿態(tài)估計(jì)方法在精度mAP值上提高了0.5，但是參數(shù)量?jī)H為其/10左右。所提網(wǎng)絡(luò)利用COCO2017和COCO2014的地面真值分別進(jìn)行了訓(xùn)練和驗(yàn)證，都取得了很高的精度，這證明其適合多種人體關(guān)鍵點(diǎn)熱圖的輸入，并能夠得到很妤的效果。此外，文中針對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型的不冏層結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)了多種消融實(shí)驗(yàn)，最輕量的結(jié)構(gòu)參數(shù)只有1.28兆，精度mAP值能夠達(dá)到81.8。