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...
本项工作克服了上述挑战,将坐标分类方法引入基于YOLO的框架中,从而开发了实时多人一阶段(Real-Time Multi-person One-stage, RTMO)姿态估计模型。RTMO引入一种动态坐标分类器(Dynamic CoordinateClassifier, DCC),该分类器包括定位到边界框的动态bin分配和可学习bin表示。此外,本文提出一种新的基于最大似然估计(Maximu...
https://github.com/ZheC/Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation 地址2: https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/doc/installation.md 1. 一个失败的尝试 首先是跑一个例子试试,使用 https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/ 按照作者的指导,如下: Training Ste...
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
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...
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...
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。
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