高翔Slambook第七讲代码解读(3d-2d位姿估计) 上回咱们读完了pose_estimation_2d2d.cpp这个文件,基本上明白了通过对极几何计算相机位姿变换的过程,简单地说就是:你给我两帧图像,我给你算个R、t。 我们按部就班,跟着小绿来看一下接下来要读的程序——pose_estimation_3d2d。 这里小绿简单的拿两张图来看一下2d...
上回咱们读完了pose_estimation_2d2d.cpp这个文件,基本上明白了通过对极几何计算相机位姿变换的过程,简单地说就是:你给我两帧图像,我给你算个R、t。 我们按部就班,跟着小绿来看一下接下来要读的程序——pose_estimation_3d2d。 这里小绿简单的拿两张图来看一下2d-2d与3d-2d在本质上的区别: ↑两张平面图 ...
上回咱们读完了pose_estimation_2d2d.cpp这个文件,基本上明白了通过对极几何计算相机位姿变换的过程,简单地说就是:你给我两帧图像,我给你算个R、t。 我们按部就班,跟着小绿来看一下接下来要读的程序——pose_estimation_3d2d。 这里小绿简单的拿两张图...
4)Regional Multi-Person Pose Estimation (AlphaPose) AlphaPose 是一个实时多人人体姿态估计系统。一种流行的自顶向下方法,使用 AplhaPose 数据集进行人体姿态估计。当有不准确的人体边界框时,Aplhapose 就会出现,并且非常准确。 我们可以在 AplhaPose 的帮助下从图像...
人体骨骼关键点检测也称为姿态估计(Pose Estimation),主要检测人体的关键点信息,如关节,五官等,通过关键点描述人体骨骼信息,常用来作为姿态识别、行为分析等的基础部件,如下图所示: 人体骨骼关键点检测现状 人体骨骼关键点检测是一种多方面任务,包含了目标检测、人体骨骼关键点检测、分割等。人体骨骼关键点检测可以分为...
姿态估计“2D/3D Pose Estimation and Action Recognition using Multitask Deep Learning”,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Towards 3d human pose estimation in the wild: a weakly-supervised approach(cvpr 2017)code 这篇论文使用的是一个弱监督式的transfer learning, 训练的资料混合了2D与3D的资料, 模型架构为2阶段式, 第一阶段是进行2维关键点的座标预测, 第二阶段则是预测关键点第3维深度的部分. ...
A. Skeleton-based 3D Pose Estimation 如图9 所示,根据表示,目前流行的单人 3D 姿态估计方法一般采用三种框架,即基于1) 体积热图的方法,2) 将 2D 姿态提升到 3D 姿态,以及3) 将图像特征与 2D 姿势融合。此外,由于重要性,我们还总结了解决 3D 姿态估计中两个常见具有挑战性的情况的方法,即4) 缺乏 3D 数据...
Sophus::SE3d&pose );//BA by gauss-newtonvoidbundleAdjustmentGaussNewton(constVecVector3d &points_3d,constVecVector2d &points_2d,constMat &K, Sophus::SE3d&pose );intmain(intargc,char**argv) {if(argc !=5) { cout<<"usage: pose_estimation_3d2d img1 img2 depth1 depth2"<<endl;return...
3D Hand Shape and Pose Estimation from a Single RGB Image (CVPR 2019) 需要复杂的网络架构和充足的训练样本。 直接用预训练好的2D姿态网络,将得到的2D坐标输入到3D姿态估计网络中(得益于2D姿态估计较为成熟) 减少了模型在2D姿态估计上的学习压力