《表1 目标场景数据集样本数量》

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《提高人体姿态估计网络效果的弱监督方法》

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从室内厂房环境、工地施工现场、驾驶室监控环境采集了千余张有人在的监控图像，以及近百张不同时间、不同光照的无人监控图像。首先使用yolo3模型在有人的图像上找到人体区域，将此区域送入HRNet模型进行关节点识别。将识别结果人工分为全部正确与存在错误两部分。使用全部识别正确的有人图像和无人图像制作目标场景训练集，使用存在错误的有人图像和部分识别正确图像制作目标场景验证集。最终目标场景数据集样本数量如表1。