一种基于DSW-YOLO网络的人体关键点检测方法及系统

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于DSW‑YOLO网络的人体关键点检测方法及系统，具体如下：选择现有的用于关键点检测的图像数据集，获取图像数据集中的数据，并对图像数据集中的数据进行预处理；基于YOLOv8模型构建DSW‑YOLO动态空间加权单次检测网络模型，设计可变卷积特征增强模块和动态卷积特征金字塔池化模块SPPFCDC替代YOLOv8模型的原模块，采用动态采样插值算法，并将损失函数改进为WIoUv3损失函数；将预处理后的数据集输入至DSW‑YOLO网络模型中，对DSW‑YOLO网络模型进行训练和验证；将训练好的DSW‑YOLO网络模型输入关键点检测系统进行人体关键点位置检测。本发明通过构建的DSW‑YOLO网络模型，可以有效地检测人体关键点位置并提高检测效率和稳定性。