该方法使用非参数表示(我们称为“关节亲和力场”(PAF)来学习将身体部位与图像中的人体相关联。 该体系结构对全局上下文进行编码,从而允许贪婪的自下而上的解析步骤,在保持高精度的同时实现实时性能,而与图像中的人数无关。 该架构旨在共同学习关节位置和它们通过同一顺序预测过程的两个分支进行关联。 我们的方法在...
我们已经创建了一个包含 15K 个 foot keypoint 实例的 foot keypoint 数据集,我们将公开发布它。 最后,我们将这项工作开源为 OpenPose[4],这是第一个用于身体、脚、手和面部关键点检测的实时系统。如今,该库被广泛用于许多涉及人类分析的研究课题,如人类再识别、重新定位和人机交互。此外,OpenPose 已被纳入 OpenC...
本文主要为OpenPose的论文解读,ppt为本人制作,未经许可不得转载。 本人也是接触OpenPose不久的小白,如有问题欢迎提出,有不严谨的地方也希望各位大佬指出。 paper link: [1611.08050] Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields (arxiv.org) code link:github.com/CMU-Perceptu 一些简单的名...
论文笔记二:OpenPose(Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields部分 补:图3:两分支多细胞神经网络体系CNN结构,第一个分支的每个阶段预测置信图 st,第二个分支的每个阶段预测 pafs lt,两个分支的预测,连同图像特征,将连接为下一个阶段。如上述所说,本文采用two-branch multi-stage CNN...
OpenPose 论文思想主要概括 Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields 论文地址:https://arxiv.org/abs/1611.08050 文章的核心是提出一种利用Part Affinity Fields(PAFs)的自下而上的人体姿态估计算法。研究自下而上算法(得到关键点位置再获得骨架)而不是自上而下算法(先检测人,再回归...
在此次的模型中通过调⽤轻量级的openpose模型进⾏⼈体姿态识别,其主要的⽅法是通过openpose获取⼈体各个⾻骼关键点位置, 然后通过欧⽒距离进⾏匹配两个⾻骼来具体检测到每⼀个⼈,对于常见检测中⾻骼关键点的缺失可以通过上⼀帧的⾻骼信息进⾏填充。 其最终实现效果如下图可见: 系统组成 ...
论文笔记一(1):OpenPose(Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields部分 补: 由图上多人体姿态检测,属于同一个人的身体的部分被链接;左下角:部分亲和域对应于胳膊连接肘部和右手腕,颜色编码方向。右下角:一个放大了的部分亲和域的图像,视野中的每个像素点处一个二维矢量对四肢的位置...
OpenPose,作为一个开源的姿态估计库,凭借其高效、准确的特点,广泛应用于各种场景,如体育分析、人机交互、安全监控等。 首先,我们要明白多人姿态估计的难点。人体在图像中的数量、比例、遮挡以及相互之间的空间干扰等因素,都为姿态估计带来了极大的挑战。尤其是在实时应用中,对计算效率和准确性的要求更为严格。OpenPose...
openpose论文总结:Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
1.一种基于改进OpenPose算法的矿工危险行为识别方法,其特征在于:包括如下步骤: 步骤1:获取矿工井下活动的视频图像; 步骤2:将视频图像,输入到预先训练好的矿工行为识别模型中,得到对应的矿工行为 识别结果;其中,所述矿工行为识别模型是基于改进的OpenPose网络模型,采用多组训练数 ...