为此,本文提出几种新技术:用于快速精细定位的对称积分关键点回归(Symmetric Integral Keypoint Regression, SIKR)、用于消除冗余行人检测的参数化姿态非极大值抑制(Parametric Pose Non-Maximum-Suppression, P-NMS)和用于联合姿态估计和跟踪的姿态感知身份嵌入 (Pose Aware Identity Embedding)。在训练过程中,本文采用了...
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...
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,...
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 “Symmetric STN + SPPE” 模块,自动输出 pose proposals,对这些 pose proposals 我们用 parametric Pose NMS 微调得到 最终的 人体姿态估计。
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 is released. The accuracy is 10 mAP higher than this repo. Please move tohttps://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose RMPE is a two steps framework for the task of multi-person...
AlphaPose姿态估计论文翻译和代码解读RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
项目主页:RMPE: Regional Multi-person Pose Estimation 这篇论文是上海交大和腾讯优图的论文,被 ICCV 2017接收。它对于多人姿态估计的方法采用传统的自顶向下的方法,即先检测人,再识别人体姿态。检测使用的是SSD-512,识别人体姿态使用的是state-of-the-art的Stacked Hourglass方法。