对于人体模型的更详细描述,有两篇很好的论文:[Liu, Z., Zhu, J., Bu, J., Chen, C., 2015. A survey of human pose estimation: the body parts parsing based methods] 和 [Gong, W., Zhang, X., Gonz`alez, J., Sobral, A., Bouwmans, T., Tu, C., Zahzah,E.h., 2016. Human p...
《Hourglass Tokenizer for Efficient Transformer-Based 3D Human Pose Estimation》2024 cvpr Abstract transformer已成功应用于基于视频的三维人体姿态估计领域。然而,这些视频姿态变换器(VPT)的高计算成本使得它们在资源受限的设备上不实用。该文提出了一种即插即用的裁剪和恢复框架--沙漏令牌器(HoT),用于从视频中高效...
目前在MPII数据集上位列榜首方法来自论文《Adversarial PoseNet: A StructureawareConvolutional Network for Human Pose Estimation》,采用的GAN的方法,效果比之前的state-of-the-art仅仅提升了零点几个百分点。基本上到hourglass之后的方法都是一些微调,虽然理论都不太一样,但是准确度提升不大。 Part2:Multi-Person Pose...
一、demo能力 OpenVINO提供了范例(human_pose_estimation_demo),能够在CPU上以较快速度识别出多人 -iE:/OpenVINO_modelZoo/head-pose-face-detection-female-and-male.mp4 -mE:/OpenVINO_modelZoo/human-pose-estimation-0001.xml -d CPU 基于这篇论文: 参考文档: https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_demo...
(从本方法开始是多人检测)5、PAF(Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields) Branch1:计算置信图(CPM) Branch2:计算亲和度PAF 一开始由VGG19生成feature map。每个stage结束后对该阶段的置信值,PAF图和一开始得到的Feature maps作concat分别作为下一阶段两个branches的输入。公式中,S为...
[3] Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation ICCV2017 源码:基于CNN的多人姿态估计方法 多人估计方法一般分为两大类,即Top-down和Bottom-up,其中Top-down是指先把人框出来,然后再用单人的方法去定位人的关节,而Bottom-up的方法是先把所有关节位置弄出来,然后再区分关节属于谁。前者运算时间会随着图...
Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation ECCV2016http://www-personal.umich.edu/~alnewell/pose/Torch code is available 本文使用CNN网络来进行人体姿态估计,使用 Stacked Hourglass Networks,这里的 Hourglass 漏斗形状,Stacked Hourglass 就是多个漏斗形状网络级联起来 ...
U-CondDGConv@GT_2D_Pose - ON Human3.6M 2021 SOTA! Average MPJPE (mm) 22.7 Using 2D ground-truth joints Yes Multi-View or Monocular Monocular Convolution 2021-07 - 查看项目 U-CondDGConv - ON Human3.6M 2021 SOTA! Average MPJPE (mm) 41.1 Using 2D ground-truth joints No Multi-View or...
人体姿态估计 Human Pose Estimation 给定单张RGB图像,输出人体某些关键点的精确像素位置. 全卷积网络 Stacked Hourglass Networks 多尺度特征 Features processed across all scales 特征用于捕捉人体的空间关系 Capture spatial relationships associated with body
重新思考人体姿态估计 Rethinking Human Pose Estimation 浅谈:2D人体姿态估计基本任务、研究问题、意义、应用、研究趋势、未来方向以及个人思考 1.基本定义:从单张RGB图像中,精确地识别出多个人体的位置以及骨架上的稀疏的关键点位置。 2.基本任务:给定一张RGB图像,定位图像中人体的关键点位置,并确定其隶属的人体。