《表1 SN-Resnet结构与原始Resnet的具体参数对比》

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《人体关键点检测的Mask R-CNN网络模型改进研究》

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为了减小网络中的参数量和计算复杂度，在基于准确率较高的Mask R-CNN网络中引入带有Shuffle Net基本思想的分组逐点卷积与通道重排的SN-Resnet基本单元，在SN-Resnet的基本单元中，首先使用1×1卷积核对通道进行g等分组来计算逐点分组卷积，然后进行3×3的深度分离卷积操作来减小计算量，最后采用线性的1×1卷积进行降维操作，避免对特征信息的破坏[26]，SN-Resnet结构的具体参数与原始残差网络对比如表1所示。