在实验中,我们对不同来源的二维 / 三维人体姿态进行了公平的比较。我们发现,即使基于轻量主干网络(MobileNetV2)所预测的二维姿态,用于动作识别时,效果也好于任何来源的三维人体姿态。 在实验中,考虑到其在 COCO 关键点识别任务上的良好性能,我们使用了以 HRNet 为主干网络的 Top-Down 姿态估计模型作为姿态提取器。...
在Human3.6M上，MobileNetV2大模型实现了51.44毫米的平均每关节位置误差。且其参数量为4.07M，对比同类模型的20.4M（chen）减少了5倍，计算成本为5.49GFLOPS，是同类模型的1/3不到（14.1G）。对于多人三维姿势估计任务，研究者使用RootNet来估计每个人的绝对坐标，在MuPoTS的20个场景中进行了实验：实验结果证...
在实验中,我们对不同来源的二维 / 三维人体姿态进行了公平的比较。我们发现,即使基于轻量主干网络(MobileNetV2)所预测的二维姿态,用于动作识别时,效果也好于任何来源的三维人体姿态。 在实验中,考虑到其在 COCO 关键点识别任务上的良好性能,我们使用了以 HRNet 为主干网络的 Top-Down 姿态估计模型作为姿态提取器。...
在英特尔计划中，NPU引入仅仅是一方面，更重要的是软件生态、工具、合作伙伴的全面发展。在英特尔XPU战略中，GPU、NPU、CPU实际上都可以承载对应的AI算力，不同核心之间可以相互协同。例如CPU负责轻量级AI场景，GPU负责高性能、高吞吐场景，NPU则是在低功耗的状态下，实现高效的AI终端化应用。以MobileNet v2为例，在复...
我们的单级流技术路线图,如图所示,模型骨干具有基于MobileNetv2的编码器-解码器架构。我们采用多任务学习方法,同时预测物体的形状、检测和回归。形状任务根据可用的真实注释,例如分割,预测物体的形状信号。如果在训练数据中没有形状注释,则此步骤是可选的。对于检测任务,我们使用注释的边界框并适合高斯到盒子,其中心在盒...
作为一个图像特征提取器,作者使用了 MobileNetV2[118]。该模型在 KITTI [45]和 Waymo [51]数据集上进行了训练和测试。Simonelli 等[46]提出了单目3D目标检测的自监督损失解缠变换。这项损失将各组参数的贡献与原始损失分开计算。作者还将损失函数 IOU 应用于2D检测和3D目标框预测以及检测置信度。该模型是在 ...
模型主干部分有一个基于MobileNetv2的编码器-解码器架构。还采用一种多任务学习方法，通过检测和回归来共同预测物体的形状。对于形状任务，根据可用的ground truth注释(如分割)来预测对象的形状信号；对于检测任务，使用带注释的边界框，并将高斯分布拟合到框中，以框形质心为中心，并与框的大小成比例的标准差。检测的...
MobileNetV2网络结构 MobileNetV2程序 前言 MobileNet网络专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN,相比于传统卷积神经网络,在准确率小幅度降低的前提下大大减少模型参数与运算量。 MobileNetV1模型介绍 MobileNetV1提出了 Depthwise Separable Convolutions(深度可分离卷积);深度可分离卷积过程被拆分成了两个部分:...
谷歌建立了一个单级模型，能够从RGB图像中预测物体的姿态和物理大小。具体而言，模型的主干包含基于MobileNetv2构建的编解码器体系结构，并采用多任务学习方法通过检测和回归联合预测目标的形状。形状预测依赖数据标注的质量，如果数据中没有形状的标注，那么此选项可以不选。对于检测任务，使用标注好的边界框，并用高斯...
上图说明了MediaPipe的单级管道,该模型主干具基于MobileNetv2构建的编码器-解码器体系结构。MediaPipe采用多任务学习方法,通过检测和回归共同预测对象的形状。 当将模型应用于移动设备捕获的每个帧时,由于每个帧中估计的3D边界框的歧义性,模型可能会发生抖动。为了减轻这种情况,MediaPipe在MediaPipe Box Tracking中的2D对象...