该网络可以作为OpenVINO工具包的一部分下载,名称为human-pose-estimation-0001。网络描述可在Open Model Zoo仓库中找到。 完整的解决方案在普通CPU和NUC mini PC上实时运行,与基线2阶段网络的准确度非常接近。一些技术可以进一步提高性能和准确度,如量化、剪枝、知识蒸馏。本文将它们留给未来研究。
Human Pose Estimation人体姿态的表达通常通过一元项和图形模型的组合来建模,例如身体parts的混合[45,8,30]或图形结构[31]。最近,通过引入ConvNets去学习更好的特征表示来得到了重大进展[39,38,37,8,40,43,9,10,33,29]。例如,Chen和Yuille[8]引入了ConvNet来学习树形结构图形模型的一元项和pairwise项。Tompson...
Realtime Multi-Person 2D Human Pose Estimation using Part Affinity Fields 论文解读 这篇论文是2016COCO比赛冠军的作品,收录于2017 CVPR 论文分为两个部分state1(detection) 与 state t(track),主要解读的部分为state 1,state t的本质与state 1一致。 首先解释下,为什么state t与state 1基本一致 F是经过预训...
First, we propose an iterative method for multi-human 3D poses estimation from multi-view. There are three mainly steps: (1) all independent 2D poses under each view are obtained by using the pose detector; (2) 2D poses from different perspectives are associated based on a greedy algorithm;...
3 Regional Multi-person Pose Estimation 首先用人体检测器得到 human bounding boxes, 可以用 SSD 或 Faster R-CNN。然后将这些人体矩形框输入 “Symmetric STN + SPPE” 模块,自动输出 pose proposals,对这些 pose proposals 我们用 parametric Pose NMS 微调得到 最终的 人体姿态估计。
Fast Human Pose Estimation 基于Hourglass的一种轻量网络,特点:轻量,易训练 知识蒸馏,有一个老师模型,然后训练轻量的学生模型,这样会更快 3.1网络结构:相比于沙漏网络,stage砍半,channel砍半,就没其它改变了 3.2LOSS是两部分,一部分是老师的预测结果,一部分是GT 感觉作者的remark就是在扯淡。 还给了个MSE和交叉...
Human Pose Estimation人体姿态估计综述调研 给定一幅图像或一段视频,人体姿态估计就是去恢复其中人体关节点位置的过程。 数据集 LSP 地址:http://sam.johnson.io/research/lsp.htm 样本数:2K 关节点个数:14 全身,单人 FLIC 地址:https://bensapp.github.io/flic-dataset.html 样本数:2W 关节点个数:9 全身...
论文题目Heterogeneous Multi-task Learning for Human Pose Estimation with Deep Convolutional Neural Network,链接 该篇论文是IJCV 2014的, 文章的核心multi-tasks的joint traning. 直接看图说话,该论文的核心思想/步骤可以分为两个components: 1对图像里面的person进行detection, 以便裁剪出图像里面的人. ...
来自中东科技大学在ECCV2018会议上已录用的文章“MultiPoseNet: Fast Multi-Person Pose Estimation using Pose Residual Network”,使用姿态残差网络Pose Residual Network (PRN)进行快速多人姿态估计。 文中提出了一种新的自底向上(Bottom-Up)模式的多人姿势估计架构,它将多任务模型(multi-task model)与新颖的分配算...
最近NUS联合Sea AI Lab在NeurIPS-2021上发表了一篇论文『Direct Multi-view Multi-person 3D Human Pose Estimation』,提出了一个简单的方法Multi-view Pose Transformer,直接从多视角图片回归多人三维姿态结果,在CMU panoptic数据集上达...