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...
1. 解释什么是RMPE(Regional Multi-Person Pose Estimation) RMPE(Regional Multi-Person Pose Estimation)是一种用于多人姿态估计的框架,旨在解决在复杂环境中对多个人体进行姿态估计的挑战。RMPE框架通过结合人体检测、姿态估计以及一系列优化技术,能够在存在不精确人体边界框的情况下,准确估计多人的姿态。 2. 阐述RMPE...
人体姿态识别~Alphapose论文笔记~《RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation》,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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...
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...
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。
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,...
RMPE: Regional Multi-person Pose Estimation, forked from Caffe. Research purpose only. - MVIG-SJTU/RMPE
whole-body pose estimationhand pose estimationrealtimemulti-personAccurate whole-body multi-person pose estimation and tracking is an important yet challenging topic in computer vision. To capture the subtle actions of humans for complex behavior analysis, whole-body pose estimation including the face,...
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!