首先先回答一下为什么multi-stage非常适合姿态估计这个任务呢？原因是：第一，对人体关节的预测需要给出准确的坐标值，这本身就需要有一个比较高的resolution； 第二， 对一些难度比较高的关节预测任务，不能仅仅去看关节点本身的feature，还需要结合整个图像的上下文来做出判断，而要获取 ...

人体姿态估计 人体姿态估计（Human Pose Detection）是计算机视觉中的一个重要分支，应用范围宽广，比如在自动驾驶行业进行街景中行人的姿态检测、动作预测；在安防领域的行人再识别问题，特殊场景的特定动作监控；影视产业的电影特效等。 Openpose是卡内基梅隆大学提出的一种人体姿态 ...

姿态估计的源起 行为识别是一项具有挑战性的任务，受光照条件各异、视角多样性、背景复杂、类内变化大等诸多因素的影响。 对行为识别的研究可以追溯到1973年，当时Johansson通过实验观察发现，人体的运动可以通过一些主要关节点的移动来描述，因此，只要10-12个关键节点的组合与追踪便能形成对诸多行为 ...

多人姿态估计与跟踪，复现成功经验。 1、下载 2、下载配置 因为我的配置跟他的有些出入，所以没有安装文件中的版本，直接修改requirement.txt把版本号删掉安装就可以了。 3、参考地址：https://blog.csdn.net/qq_38522972 ...

定义 姿态估计：在人体关节连接的所有姿势空间中搜索某个特定姿势，本质为关节点的定位。 人体骨架以一种图的方式表示了人的方位姿态，本质上是一组能被连接起来表示人体姿态的坐标。坐标点又称为关节或关键点，两坐标点之间的连接称为肢体--limb 姿势空间的子集： 骨架表示的示例： 准确的说左侧 ...

更好的阅读体验 引言 对于很多想要了解函数式编程（Functional Programming）或者是 Haskell 的 OIer 而言，Monad 是一个非常不友好的概念，但当你理解了它之后你就会不理解为什么你之前不理解它（ 一个单子（Monad）说白了不过就是自函子范畴 ...

人脸识别流程： 1. 人脸定位 输入是原始图像，输出是人脸所在位置的矩形框，这里需要用到一个模型（这个模型可以用回归的方式去训练）； 2. 人脸特征点检测（landmarks） 输入是（原始图像+人脸矩形框=人脸图像），输出是特征点坐标（嘴巴的坐标，眼睛的坐标等），这里需要用到一个模型 ...

大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。很多小伙伴想知道：做数据分析，到底要懂多少统计学？小熊妹很认真地做一个懒人攻略，不讲复杂的理论，直接讲实际操作，希望能帮助到大家哦。如果要讲统计学，第一个概念要从区间估计讲起，这是后续很多方法的基础。一听：“区间估计”的名字，很多小伙伴会一脑袋问号 ...