论文【Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields】-资料汇总

最新推荐文章于 2023-12-27 21:37:39 发布
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#姿态识别 #cvpr2017

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1.https://blog.youkuaiyun.com/tangbin2009/article/details/81122788
2.https://www.cnblogs.com/CZiFan/p/9703685.html
3.https://blog.youkuaiyun.com/hzw9806/article/details/89526389
效果视频：https://www.bilibili.com/video/av50446055/
4.https://cloud.tencent.com/developer/article/1370942

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openpose：Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields ∗
qq_52053775的博客
01-12 2446
姿态估计任务首先需要检测出人体的各个关键点，将人体关键点进行拼接。任务的困难有，首先，对于关键点检测任务，需要处理遮挡的问题，在拼接的过程中，需要处理多人的情况，即不能将不同人的关键点进行拼接。
计算机视觉人体姿态估计——OpenPose(Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields)
weixin_51454889的博客
03-01 1502
本次周报学习了基于深度学习的实时多人二维姿态估计算法OpenPose。该算法采用自下而上的方法，通过检测人体关键点并利用部分亲和域（Part Affinity Fields，PAF）将这些关键点关联起来，形成完整的姿态估计。OpenPose通过多阶段的迭代预测结构，逐步优化关键点的置信图和PAF，从而实现高效且准确的多人姿态估计。实验结果表明，OpenPose在多人姿态估计任务中表现出良好的鲁棒性和实时性，能够有效处理人数不确定、人物目标大小不一、姿态各异以及人物之间交互等问题。This weekly re
【论文阅读】Realtime multi-person 2d pose estimation using part affinity fields
weixin_57974242的博客
12-27 1404
OpenPose：使用部分亲和场的实时多人2D姿势估计。
OpenPose：Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields论文解读
xiaojunjun200211的博客
08-12 2803
摘要 实时多人二维姿态估计是使机器了解人的关键组成部分图像和视频。在这项工作中，我们提出了一种实时检测图像中多个人的二维姿态的方法，被提议的方法使用非参数表示，我们将其称为部分亲和域(paf)，以学习将身体部位与之关联图像中的个体。这种自下而上的系统无论人数多少都能实现高精度和实时性的形象，在之前的工作中，paf和身体部位位置估计是在训练阶段同时细化的。我们证明仅对PAF进行细化，而不是PAF和身体部位定位的细化，会导致两者都大幅增加运行时性能和准确性。我们还提出了第一个结合体和脚的关键点探测器，基于内部注
每日论文记录10-Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields（openpose)
m0_54144584的博客
10-12 191
openpose作为2016coco检测大赛冠军有着很多创新点，在人体姿态领域有着很多贡献，现有很多研究以openpose为backbone。其提出了一种有效检测图像中多个人的2D姿势的方法。该方法使用非参数表示，称之为部分亲和字段（PAF），以学习将身体部位与图像中的个体相关联。b.首先，前馈网络同时预测一组身体部位位置的2D置信图S（图b）和一组部位仿射的2D矢量场L，它们对部位之间的关联度进行编码（图c）c.最后通过贪婪推理解析置信图和亲和度场寻找最优解，其也是提出了一种NP难题中的一种解决方法。
Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields论文阅读笔记-1
weixin_43207976的博客
07-10 263
Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields论文阅读笔记-1多人姿态识别问题和研究现状本文的方法框架总结和一点个人感受 今天依据吴恩达教授介绍的论文阅读方法浅读了OpenPose项目的前身论文《Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields》，主要聚焦于论文的标题、摘要、引言、关键图表及结论，对OpenPose实时多人姿态识别的框架
OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
qq_35740095的博客
08-31 1116
OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields实时多人2D姿态-使用部分关联字段 摘要 实时多人二维姿态估计是机器了解人的重要组成部分（在图像和视频中）。在这项工作中，我们提出了一个实时的方法来检测在一幅图像中多人二维姿态。被提议的方法使用非参数表示，我们将其称为部分亲和字段(PAFs)，以学习将身体部位与图像中的个体联系。该自底向上的系统无论人数多少，都能实现高精度和实时性，在之前的工作中，PAF
OpenPose——Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
乐亦亦乐的博客
10-13 1112
OpenPose 论文原文：https://arxiv.org/pdf/1611.08050.pdf Abstract 我们提出了一种有效检测多人图像中的2D姿势的方法。 该方法使用非参数表示，我们称之为部分亲和力字段（PAF），用于学习将图像中的身体部位与个体联系起来。 该体系结构编码全局上下文，允许贪婪的自下而上解析步骤，无论图像中的人数多少，同时实现高精度和实时性能。 架构旨在将学习关节点和关节点之间...
【论文翻译】Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
weixin_42265958的博客
05-19 434
OpenPose项目地址 Abstract 本文提出了一种有效检测多人二维姿态的方法。该方法使用非参数表示，即我们所说的部件亲和域(PAFs)，来学习将图像中的个体与身体部件相关联。该体系结构对全局上下文进行编码，允许一个贪婪的自底向上解析步骤，该步骤在实现实时性能的同时保持高准确性，而不考虑图像中的人员数量。该体系结构的目的是通过同一序列预测过程的两个分支来共同学习零件的位置及其关联。我们的方法在首届COCO 2016关键点挑战中排名第一，并在性能和效率方面显著超过了MPII多人基准测试之前的最先进的结果
论文翻译 || openpose -- Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
magic_ll的博客
09-03 4252
摘要 我们提出了一个方法，能够在一张图中高效的识别出多人的2D姿态。该方法运用了非参数表示（non-parametric representation），我们称之为部分亲和域（PAFs：Part Affinitu Fields）,用它来学习怎样将身体部分和个体联系起来。这个结构编码了全局信息，并允许一个贪婪的从底向上的解析步骤，这在实现实时性能时，有着高度的精准且无须考虑图像中人的数量。这个结构被设计成相同顺序预测过程的两个分支，来联合学习部分位置（关节点）以及它们之间的关联（相邻的关节点的连接关系）。我们
Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields.docx
09-10
2. **实时性能**：提出的体系结构设计独特，通过两个分支联合学习部位位置和关联，优化了运行时复杂性，即使在多人场景中也能实现实时2D姿势估计。 3. **全局上下文**：模型能够编码全局上下文信息，解决了人与人...
Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields中文翻译
09-10
1. 对输入的彩色图像，使用深度学习网络来预测一组2D置信图和一组2D向量场。这些置信图代表身体部位的位置，而向量场则描述了部位之间的关联性。 2. 通过置信图和向量场的结果，模型进行贪婪推理，匹配检测到的...
Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields ∗中文版
05-12
这使得该技术在COCO2016关键点挑战中脱颖而出，并在性能和效率方面超越了MPII MultiPerson基准测试的先前成果。研究者还公开发布了完整可复现的代码，为多人2D姿态检测领域提供了第一个实时系统。 这项研究不仅提高...
Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields ∗ 源代码
12-18
Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields ∗ 源代码　open pose 实时人体姿态估计 caffe+python+matlab
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nvm安装包 目前已压缩 解压收直接双击安装即可 我从github上下载的，nvm的版本是1.2.2，windows 64位的
最新发布
12-31
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OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields翻译
12-27
为了提高姿态估计的准确性并解决遮挡问题，OpenPose引入了部分亲和域(Part Affinity Fields, PAFs)的概念。PAFs用于表示不同部位之间的连接关系，具体来说： - **定义**：对于每一对相连的身体部件（如肩膀到肘），...
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