Para resolver o problema de deformação e distorção das imagens causadas pelo tratamento inadequado das características na fase de codificação nos métodos existentes de transferência de pose corporal, é proposta uma método de transferência de pose corporal multiresolução baseada na Rede de Transferência Atencional de Pose (PATN) e no mecanismo de autoatenção. Primeiramente, foi projetado um módulo de autoatenção guiado pela pose que, por meio de um mecanismo de atenção múltipla, reforça o peso dos canais de características nas regiões-chave do corpo e reduz o impacto das características irrelevantes do fundo, explorando adaptativamente a correlação entre as características das duas ramificações; em seguida, na fase de decodificação, foi adicionado um módulo de atenção multiescala para aprimorar a expressão das informações de pose em diferentes escalas, elevando efetivamente a fidelidade dos detalhes locais e da textura geral; por fim, introduziu-se a perda tripla de pixels para restringir as imagens geradas, aumentando a consistência das características e da estrutura da imagem. O método foi validado nos conjuntos de dados DeepFashion e Market-1501. Os resultados experimentais indicam que o método proposto supera os métodos PATN existentes nos índices de similaridade estrutural (SSIM), escore inicial (IS) e similaridade perceptual (LPIPS), além de melhorias na aparência visual e textura das bordas, demonstrando um potencial importante nas tarefas posteriores de reidentificação de pedestres.

Processamento de imagem; transferência de pose; CGAN; mecanismo de autoatenção; multiresolução