1)人体姿态估计(Human Pose Estimation,下称HPE)是计算机视觉中一个很基础的问题,也是许多高层语义任务和下游应用场景的基础。顾名思义,可以理解为对“人体”的姿态(关键点,比如头,左手,右脚等)的位置估计。 2)人体动作识别(Human Action Recognitoin)相较于纯测量的姿态估计任务,更加侧重于语义理解,属于下游的语...
Review of 2D Human Pose Estimation with Deep Learning 人体姿态估计(Human Pose Estimation)是计算机视觉中的一个重要任务,也是计算机理解人类动作、行为必不可少的一步。近年来,使用深度学习进行人体姿态估计的方法陆续被提出,且达到了远超传统方法的表现。在实际求解时,对人体姿态的估计常常转化为对人体关键点的预...
Pose Machines: Articulated Pose Estimation via Inference Machines 姿态机器:通过推理机进行关节式姿态估计 Abstract 在这篇文章中,不是在一个学习过的图形模型上进行推理,而是建立在推理机框架上,并提出一种关节式人体姿态估计的方法。 Introduction 图形模型中的推理是困难和不精确的,例如树形结构或星形结构的模型。
姿势估计是指检测图像和视频中的人物形象的计算机视觉技术,以便确定某人的某个肢体出现在图像中的位置。 前往旧版百科查看 相关任务 三维人体姿态估计 任务数量 8 模型数量 183 二维人体姿态估计 任务数量 4 模型数量 135 关键点检测 任务数量 2 模型数量 ...
必应词典为您提供poseestimation的释义,网络释义: 姿态估计;姿态角识别;估测;
多人姿态估计 (Multi-person Pose Estimation) 人体姿态跟踪 (Video Pose Tracking) 3D人体姿态估计 (3D Skeleton Estimation)。 单人姿态估计: 输入是切割出来的单个行人,然后再找出行人的关键点,使用的方法也就是自顶向下(Topdown),先检测人的bounding box,再用one-stage的方法检测每个人的骨骼关键点(landmark)...
位姿估计(Pose estimation)在计算机视觉领域扮演着十分重要的角色。在使用视觉传感器估计机器人位姿进行控制、机器人导航、增强现实以及其它方面都有着极大的应用。位姿估计这一过程的基础是找到现实世界和图像投影之间的对应点。然后根据这些点对的类型,如2D-2D, 2D-3D, 3D-3D,采取相应的位姿估计方法。当然同一类型的...
Pose Estimation is predicting the body part or joint positions of a person from an image or a video. 姿势估计预测图像或视频里人的身体部位或关节位置。 用人体关键点坐标以及连接来描述人的姿势和方位。 相关词包括: posture analysis, 可用的模型包括: ...
2D Pose estimation主要面临的困难:遮挡、复杂背景、光照、真实世界的复杂姿态、人的尺度不一、拍摄角度不固定等。 主流方法 1. 单人姿态估计 传统方法:基于Pictorial Structures, DPM ▪ 基于深度学习的算法包括直接回归坐标(Deep Pose)和通过热力图回归坐标(CPM, Hourlgass) ...
pose estimation 知乎 posemaster 卡耐基梅隆大学机器人研究所 摘要用于关节人体姿态估计的最先进方法基于部件的图模型。这些模型通常仅限于树形结构表示和简单的参数,以便实现易处理的推理。但是,这些简单的依赖关系无法捕获身体部位之间的所有交互。虽然可以定义具有更复杂交互的模型,但是通过难以处理或近似推断来学习这些...