对于姿态估计器,本文设计了FastPose,它的准确度高,效率也高。网络结构如图5所示。本文使用ResNet作为网络主干,从输入的剪裁图像中提取特征。采用三个密集上采样卷积(DUC)模块对提取的特征进行上采样,然后使用一个1×1卷积层生成heatmap。DUC模块首先将2D卷积应用到维度为h×w×c的特征图上,然后通过PixelShuffle操作...
Parallel SPPE总是会产生较大的误差因为会将没有中心的姿态来推动STN产生一个有中心的姿态,但是不会影响到主分支SPPE的效果。 3.2. Parametric Pose NMS参数化姿态非最大抑制 人体定位不可避免的会产生冗余的检测框,同时也会产生冗余的姿态检测。所以,姿态非极大值抑制是十分有必要的,用来消除冗余。以前的方法要么...
这一支的label设置为single person pose。训练时使用2条支路输出的总误差来训练网络,parallel SPPE所有层参数在训练阶段是固定的,Parallel SPPE分支和真实姿态的标注进行比较,反向传播中心位置的姿态误差给STN模块。如果STN的姿态不是中心定位,parallel SPPE反向传播较大的误差。通过反向传播的方式帮助STN聚焦正确的区域,...
SPPE 对每个矩形框都会产生一个姿态,所以重复检测导致了冗余姿态 为了解决上述两个问题, 我们提出一个 regional multi-person pose estimation (RMPE) framework 3 Regional Multi-person Pose Estimation 首先用人体检测器得到 human bounding boxes, 可以用 SSD 或 Faster R-CNN。然后将这些人体矩形框输入 “Symmetri...
RMPE:Regional Multi-Person Pose Estimation 该论文自顶向下方法,SSD-512检测人+stacked hourglass姿态估计。复杂环境中的多人姿态检测是非常具有挑战性的。现在最好的人体检测算法虽然已经得到了很好的效果,但是依然存在一些错误,这些错误会导致单人检测任务(SPPE)失败,尤其是那些十分依赖人体框检测结果的。这里应该是描...
pose estimator,SPPE)的错误,特别是完全依赖人体检测的姿态估计算法。因而该论文提出了区域姿态估计(Regional Multi-Person Pose Estimation,RMPE 姿态估计 RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation 论文学习 的框架,独立检测身体的某些部分(头部,肘部等)然后将这些部分组成多个人体姿态。缺点是当有多个人靠的很近...
论文深度解析:Regional Multi-Person Pose Estimation 多人姿态估计的两种方式 多人姿态估计存在的问题 RMPE提出的方法 总结 由于是在PPT上编辑的,只能以图片复制过来,有问题的可以留言一起讨论。Life is awesome!
RMPE: Regional Multi-person Pose Estimation ByHao-Shu Fang, Shuqin Xie, Yu-Wing Tai,Cewu Lu. New Version AlphaPose based on RMPE is released! It achieves 20 fps and is 10 mAP more accurate than this repo! Check outhttps://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose/tree/pytorch ...
/Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation4.AlphaPoseAlphaPose是一款精准的多人姿态评估工具,并声称是第一款开源系统。AlphaPose既可以在图片、视频或多图中进行姿态估计,也能在画面中对动作进行追踪...姿态估计的目标是在RGB图像或视频中描绘出人体的形状,这是一种多方面任务,其中包含了目标检测、姿态估计、分割等等。有...
人体姿态识别~Alphapose论文笔记~《RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation》 :Two-step framework &Part-basedframework。第一种方案是检测环境中的每一个人体检测框,然后独立地去检测每一个人体区域的姿态(自顶向下的方法)。第二种方案是首先检测...poseestimator,SPPE)的错误,特别是完全依赖人体检测的姿态估...