[深度学习论文笔记][Human Pose Estimation] DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks

最新推荐文章于 2025-03-02 19:25:28 发布
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#CNN #Computer Vision #Deep Learning #Papers #Human Pose Estimatio

本文深入探讨了DeepPose论文，该论文介绍了如何使用深度神经网络进行人体姿态估计。方法包括数据集的构建，图像的标准化处理，基于AlexNet改进的网络架构设计，以及损失函数的选择。此外，提出了级联姿势回归器的概念，通过多个阶段逐步提高关节定位的精度。实验结果显示，DeepPose在人体姿态估计中展现出强大的性能。

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DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks
Toshev, Alexander, and Christian Szegedy. “Deeppose: Human pose estimation via deep neural networks.” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2014. (Citations: 271).


1 Motivation

We represent a person by K joints, and we use a CNN-based regression model towards body joints.


2 Method

2.1 Dataset

The dataset is 


Where


y^i_k contains the height and width coordinates of the k-th joint.


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DeepPose - human pose estimation via deep nerual networks 论文解读
JerryZhang__的博客
07-27 1248
paper title: deepPose: human pose estimation via deep nerual networks paper link: https://arxiv.org/pdf/1312.4659.pdf oral or demo video：- project:http://densepose.org github:https://github.com/mitmul...
Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey 论文笔记
AnZhiJiaShu's blog
05-23 1191
人体姿态估计的目的是定位人体部位，并从图像和视频等输入数据中建立人体表示（如人体骨架）。近十年，人体姿态估计越来越受关注，并被广泛应用于人机交互、运动分析、增强现实和虚拟现实等领域。尽管基于深度学习的解决方案在人体姿态估计方面取得了很高的性能，但由于 ==训练数据不足、深度模糊和遮挡== 使人体姿态估计仍存在挑战。本文通过系统性分析和比较姿态估计方案的输入数据和推理过程，全面回顾基于深度学习的 2D 和 3D 姿态估计解决方案。本次调查涵盖2014年以来的240多篇研究论文。此外，本文还包括 2D 和 3D
DeepPose-Human Pose Estimation via Deep Neural Networks
05-21
We propose a method for human pose estimation based on Deep Neural Networks (DNNs). The pose estimation is formulated as a DNN-based regression problem towards body joints. We present a cascade of such DNN regressors which results in high precision pose estimates. The approach has the advantage of reasoning about pose in a holistic fashion and has a simple but yet powerful formulation which capitalizes on recent advances in Deep Learning. We present a detailed empirical analysis with state-ofart or better performance on four academic benchmarks of diverse real-world images.
（CVPR-2014）DeepPose：通过深度神经网络进行人体姿态估计
顾道长生的科研笔记
06-18 3044
我们提出了一种基于深度神经网络 (DNN) 的人体姿态估计方法。姿势估计被表述为基于 DNN 的针对身体关节的回归问题。我们提出了一系列这样的 DNN 回归器，从而产生高精度的姿态估计。该方法具有以整体方式推理姿势的优势，并且具有简单但强大的公式，它利用了深度学习的最新进展。我们对不同真实世界图像的四个学术基准进行了详细的实证分析，具有最先进或更好的性能。
deepstream_pose_estimation:这是一个DeepStream示例应用程序，用于演示人体姿势估计管道
04-06
DeepStream人类姿势估计 人体姿势估计是计算机视觉任务，它通过在视频或照片中定位人体上的某些关键点来估计人体的配置（“姿势”）。 以下应用程序作为参考，以项目为例，在DeepStream 5.0中部署自定义姿势估计模型。 有关详细的NVIDIA Developer博客，请访问。 输入视频源 输出视频 先决条件 你会需要 DeepStreamSDK 5.0 CUDA 10.2 TensorRT 7.x 入门： 要开始使用，请按照以下步骤操作。 在您的平台上安装 ，通过运行deepstream-app验证其是否正常运行。 最好将存储$DEEPSTREAM_DIR/sources/apps/sample_apps在$DEEPSTREAM_DIR/sources/apps/sample_apps 。 下载TRTPose，使用此 将其转换为ONNX，然后在DeepStream
【DeepPose】《DeepPose：Human Pose Estimation via Deep Neural Networks》
bryant_meng
10-12 1707
CVPR-2014 用 Deep learning 方法做 Human Pose Estimation 的鼻祖 文章目录1 Background and Motivation2 Advantages / Contributions3 Method3.1 Pose Estimation as DNN-based Regression3.2 Cascade of Pose Regressors4 Experiments4.1 Datasets4.2 Results and Discussion5 Conc.
DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks
06-05
《DeepPose ： Human Pose Estimation via Deep Neural Networks 》原始论文，其为第一篇应用深度神经网络于姿态估计领域（Human Pose Estimation）的文章。发表于CVPR2014。
读书笔记：DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks
versionwen的博客
11-17 548
摘要 文章提出一直基于DNN的人体姿势估计方法，人体姿势估计被转化成一个DNN的关节回归问题，文章还提出采用级联的DNN来提高预测的精度，这个方法的优势在于利用了全局的信息。 介绍 人体姿势估计被看做是一个关节点定位问题是计算机视觉一直重点关注的领域，但是在这个领域一直面临着很多挑战，比如说看不见的，那些小的关节，遮蔽的关节点，需要根据上下文判断的关节点，而这个领域主流的工作是各式样的关节姿...
计算机视觉人体姿态估计——DeepPose(Human Pose Estimation via Deep Neural Networks)
weixin_51454889的博客
02-21 1110
人体姿态估计是计算机视觉领域的重要研究方向，本周学习了DeepPose模型。DeepPose作为该领域的里程碑式工作，首次通过深度神经网络实现了端到端的关节坐标回归。该方法摒弃了传统算法中复杂的关节关系建模，直接从全局图像特征学习人体姿态。其核心创新在于提出了一种级联的深度回归框架：初始阶段通过全图回归粗略姿态，后续阶段基于高分辨率局部图像逐步细化关节位置。实验表明，该方法在关节定位精度和鲁棒性上显著优于传统基于图形模型的方法，为后续深度学习驱动的姿态估计研究奠定了基础。
【第二十五周】：DeepPose：通过深度神经网络实现人体姿态估计
最新发布
m0_59510256的博客
03-02 1242
这篇博客介绍了DeepPose，这是首个基于深度神经网络（DNN）的人体姿态估计框架，其核心思想是通过端到端回归直接预测人体关节坐标，摒弃了传统方法依赖手工特征和图形模型的局限性。针对传统算法在遮挡、复杂背景和小关节定位中的不足，DeepPose提出级联回归的方法：初始阶段利用全局低分辨率图像预测粗略关节点位置，后续级联阶段通过高分辨率局部图像块逐步修正误差，实现从粗到细的优化。为消除尺度差异，DeepPose对输入图像使用了归一化，且对级联网络进行独立训练，每个阶段参数分离以适配不同的输入尺度。
Human Pose Estimation_人体python_estimation_人体姿态估计_human_人体姿态_
09-29
基于Python，用于人体姿态估计的PifPaf复合场，包括python文件和pdf文档
2D_3D Pose Estimation and Action Recognition using Multitask Deep Learning
04-21
Action Recognition Action Recognition Action Recognition Action Recognition Action Recognition Action Recognition Action Recognition Action Recognition Action Recognition
deepstream test5
08-29
添加了双语字幕 感谢打赏支持 你的打赏就是我的动力 资源涵盖test5的视频、步骤、字幕 整合的github和网络资源 看清再够买哈 读研不易 可帮你节省时间
2D人体姿态估计 - DeepPose
light169的专栏
06-28 1958
早期一些自顶向下的深度学习方法用神经网络直接预测人体关键点的 2D 坐标 [1, 2, 3]。 DeepPose [1] 是这类方法的经典代表。DeepPose 采用级联的神经网络来预测人体各个关键点的相对坐标。每一个阶段都拿上一阶段的输出坐标作为输入，并进一步预测更为准确的坐标位置。最终，将预测得到的归一化的相对坐标转换为绝对坐标。 Alexander Toshev和Christian Szegedy提出的DeepPose最早将CNN（卷积神经网络）应用于人体关节点检测。DeepPose将人体姿.
人体姿态估计-DeepPose
Anderson_Y的博客
04-26 8218
基于深度神经网络的人体姿态估计算法——DeepPose 文章目录基于深度神经网络的人体姿态估计算法——DeepPose参考简介关键点坐标的表示方式网络结构Initial StageCascade实现总结 参考 DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks 简介 Attention 1. 在本文中，人姿态估计=关键点检测=人体骨...
Jetson Nano Creating a Human Pose Estimation Application with NVIDIA DeepStream
GeekPlusA的博客
01-09 401
参考:DeepStream-l4t 1. Jetson Nano 安装 DeepStream-l4t docker pull:拉取镜像 docker pull nvcr.io/nvidia/deepstream-l4t:5.0.1-20.09-samples Run the container:运行镜像 2.1 Allow external applications to connect to the host’s X display:（允许外部应用程序连接到主机的X显示器）xhost + 2
【姿态估计】DeepPose: 基于深度神经网络的人体姿态估计 Human Pose Estimation via Deep Neural Networks
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Alexander Toshev Christian Szegedy Google 1600 Amphitheatre Pkwy Mountain View, CA 94043 toshev,szegedy@google.com 原文地址： https://arxiv.org/abs/1312.4659 引用请注明出处。 摘要 作者提出了一种基于深度神经网络（DNN）的人体姿态估计方法。...
人体姿态估计-论文精读--DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks
小白不白
01-07 1791
我们提出了一种基于深度神经网络（DNNs）的人体姿态估计方法。姿态估计被表述为一个基于DNN的身体关节回归问题。我们提出了一连串的DNN回归器，以输出高精度的姿态估计。该方法的优势是以一种整体的方式推理姿势，有一个简单但强大的公式，利用了深度学习的最新进展。我们提出了一个详细的实证分析，在各种真实图像的四个学术基准上具有最新或更好的性能。
Self-Supervised Deep Pose Corrections for Robust Visual Odometry(2020.2)
sky的博客
07-22 594
代码：https://github.com/utiasSTARS/ss-dpc-net 摘要： 提出一个自监督的deep pose correction (DPC)网络，对估计的VO进行姿态修复。我们没有对帧间的位姿变换直接进行估计，而是基于之前工作基础上也就是使用data-driven 学习来回归位姿校正，主要矫正的是由于违背模型假设造成的系统误差。本文没有使用6维位姿的ground-truth进行训练，甚至有时候超过了监督训练。 1.介绍 准确的自身定位对于可靠的自主移动（mobile a...
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