Real-time 2D Multi-Person Pose Estimation on CPU: Lightweight OpenPose (论文详读) 发呆计划日常 海纳百川3 人赞同了该文章 目录 收起 摘要 1 介绍 2 相关工作 3 原始OpenPose分析 3.1 推理pipeline 3.2 复杂度分析 4 优化 4.1 网络设计 4.2 快速后处理 4.3 推理 5 结论 记录一个自己翻译的中文...
1.2.4 Multi-Person Parsing using PAFs 1.3 conclusion 疫情摆烂,来浅看一下论文吧。 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...
论文阅读 Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields 对应开源项目:https://github.com/ZheC/Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation abstract 介绍一种高效的多人2D姿态识别,它使用非参数表示(non-parametric representation),这里我们称之为: Part Affinity Fields (PAFs),来关联个人的身体...
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...
置信图由ground truth的关键点生成,每一个置信图都是对特定关键点的2D表示(如果图像中有jj个对应关键点可见,则应该有jj个峰值)。置信图可以理解为图像该点属于对应关键点的概率。 对于第kk个人产生部位jj的置信图蔓延程度S∗j,k(p)=exp(−∥∥p−xj,k∥∥22σ2)Sj,k∗(p)=exp(−‖p−xj,k...
OpenPose最新论文《Realtime Multi-Person 2D Human Pose Estimation using Part Affinity Fields》笔记 摘要 能有效检测图像中多个人的2D姿态。使用PAFs (Part Affinity Fields),来学习关键点和肢体。这种结构对global context(全局上下文)进行编码,自下而上进行解析。特点:多人,高精度,实时。通过序列结构神经网络的两...
OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields实时多人2D姿态-使用部分关联字段 摘要 实时多人二维姿态估计是机器了解人的重要组成部分(在图像和视频中)。在这项工作中,我们提出了一个实时的方法来检测在一幅图像中多人二维姿态。被提议的方法使用非参数表示,我们将其称为部分亲和...
论文:《Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields ∗》 Abstract We present an approach to efficiently detect the 2D pose of multiple people in an image. The approach uses a nonparametric representation, which we refer to asPart Affinity Fields(PAFs), to learn to associ...
《OpenPose:Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields》论文笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
2.2.4 Multi-Person Parsing using PAFs 这一块应该就是整篇文章最难的点了,需要一点算法基础,最好是对图算法略知一二,不然看懂会有点吃力。先上一张示意图,以备后用。 匹配示意图.jpg 关键点都检测出来以后,我们可以通过非极大值抑制来获得每一个预测关键点的潜在候选位置(candidates locations)。对于每一个关...