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...
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。
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),来关联个人的身体区域。 整个框架对全局信息encode,使用贪心的从下到上的解析,不仅能保持高准确率...
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...
Github主页:https://github.com/ZheC/Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation 网络架构 文章代码总共分为两条线 第一条线:求所有的关键点(头,肩膀,手肘,手腕 ... ) 1)一共两个cnn,第一个cnn的输入是原图,输出是热图(每一个热图包含某一种关键点) ...
keras_to_onnx: import argparse import keras2onnx import onnx from model.cmu_model import get_testing_model if __name__ == '__main__': parser =
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
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Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields 我们提出了一种高效检测图像中多人二维姿势的方法。该方法使用一种非参数表示法,我们称之为Part Affinity Fields(PAFs),来学习将身体部位与图像中的个人联系起来。该架构对全局上下文进行编码,允许一个贪婪的自下而上的解析步骤,以保持高精度,同...
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。