人體姿態識別存在的挑戰 圖像中的個體數量 尺寸大小 位置均未知 個體間接觸 遮擋等影響檢測 實時性要求較高，傳統的自頂向下方法運行時間隨着個體數越多而越長 整體思路 整個模型架構是自底向上的，先識別出關鍵點和關節域，然后通過算法組合成個體的姿勢圖。 . 求所有關鍵點 頭部，肩膀，手肘，手腕... 第一個CNN將原圖所為輸入，輸出熱圖 每一個熱圖包含一種特定關鍵點 第二個CNN將第一個CNN的輸出 ...
2018-09-25 21:32 0 1951 推薦指數：
0 - Abstract 我們提出了一種方法去在一張圖片中有效地識別多個人體的2D姿勢。這個方法使用了一個無參數表示法，我們將其叫為Part Affinity Fields（PAFs），其是去在圖片中根據個體識別身體各部分的聯合。這個架構編碼了全體信息，並且允許一個貪婪的從底向上的解析步驟 ...
OpenPose最新論文《Realtime Multi-Person 2D Human Pose Estimation using Part Affinity Fields》筆記 摘要 能有效檢測圖像中多個人的2D姿態。使用PAFs (Part Affinity Fields)，來學習關鍵點 ...
Abstract 用Part Affinity Fields來學習如何將身體關鍵和個人匹配起來。主要思想是利用貪心算法自下而上的解析步驟從而達到高准確率和實時性。身體部位定位和關聯是在兩個分支上同時進行的。該方法獲得了COCO2016 keypoints challenge中奪得第一名 ...
目錄 SMAP: Single-Shot Multi-Person Absolute 3D Pose Estimation 一. 論文簡介 二. 模塊詳解 2.1 整體結構介紹 SMAP ...
前言： 論文及源代碼網址： https://github.com/ZheC/Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation 地址2: https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob ...
論文概況 論文名：Towards Accurate Multi-person Pose Estimation in the Wild 作者(第一作者)及單位：George Papandreou, 谷歌 發表期刊/會議：CVPR2016 被引次數（截止到發博日期，以谷歌學術為數據來源）：52 ...
論文連接 網絡簡介 face++2017年coco keypoint benchmark 數據集冠軍的文章，發表於CVPR201 1 提出了一種金字塔型的串接模型，即CPN（cascad ...
上海交通大學AlphaPose多人姿態估計論文 RMPE:Regional Multi-Person Pose Estimation 該論文自頂向下方法，SSD-512檢測人+stacked hourglass姿態估計。復雜環境中的多人姿態檢測是非常具有挑戰性的。現在最好的人 ...
