Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation（ECCV2016）

最新推荐文章于 2025-04-06 17:24:38 发布
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分类专栏： pytorch 文章标签： 深度学习 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Vertira/article/details/128194975
版权
本文介绍了一种基于堆叠式Hourglass网络的人体姿态估计算法。该算法通过多阶段细化预测来提高精度，适用于实时人体关键点检测任务。文章提供了论文链接及源码地址，并推荐了进一步阅读资料。

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Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation（ECCV2016）

论文链接

1603.06937.pdf (arxiv.org)icon-default.png?t=M85Bhttps://arxiv.org/pdf/1603.06937.pdf 

论文源码：

princeton-vl/pytorch_stacked_hourglassicon-default.png?t=M85Bhttps://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/princeton-vl/pytorch_stacked_hourglassPapers with Code - Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimationicon-default.png?t=M85Bhttps://link.zhihu.com/?target=https%3A//paperswithcode.com/paper/stacked-hourglass-networks-for-human-pose%23code

参考：

【Hourglass网络结构】Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation（ECCV2016） - 知乎 (zhihu.com)

2D关键点检测之hourglass：Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation
qq_54793880的博客
06-05 395
本文的设计基于模块到子网络再到完整网络的思想。一阶hourglass网络就是简单的残差连接，上半路在原尺度进行，下半路先经历下采样再进行上采样。对于二阶hourglass网络，就是在一阶的基础上将一阶网络嵌套进来。使用模块进行网络设计先降采样，再升采样的全卷积结构跳级结构辅助升采样中继监督训练整个hourglass不改变特征的尺度，只改变特征的深度。#####4.Hourglass网络架构图。
【ECCV 2016】人体姿态估计论文笔记 Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation
weixin_47716911的博客
08-11 386
文章来源 |极链AI云（性价比最高的共享算力平台，助力你的技术成长～首次注册可获免费100小时GPU使用时长！官网地址：https://cloud.videojj.com/） 作者 | ygu86【极链AI云技术原创获奖者】 原文地址 |人体姿态估计论文笔记（官网论坛）已获授权 最近在研究CenterNet，发现其使用的backbone network除了传统熟悉的ResNet以外，还用到了一种叫Hourglass Network的结构，且效果优于ResNet。 经调查发现Hourgla...
Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation
Bruce_0712的博客
10-18 1156
《Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation》 ECCV2016，密歇根大学的研究团队，Hourglass。 后续的很多人体姿态估计方法都借鉴了hourglass网络结构，并进行了改进，可以说hourglass的网络结构算是受到了业界的认可。 简介： 本文使用全卷积神经网络，对给定的单张RGB图像，输出人体关键点的精确像素位置，使用多尺度特征，捕捉人体各关节点的空间位置信息。网络结构形似沙漏状，重复使用top-down到bottom-up来
Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation 文献阅读
arbitrator_yue的博客
12-28 443
2016EECV论文Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation 文献阅读。本文亮点是使用一种沙漏状的卷积神经网络进行人体姿态估计。
Hourglass：Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation人体姿态领域算是比较早也比较经典的一个模型
Hali_Botebie的博客
11-30 1134
我们将该架构称为基于池化和上采样的连续步骤的“堆叠沙漏”网络，这些步骤用于生成最终的预测集。我们展示了重复的自下而上、自上而下的处理与中间监督相结合对提高网络性能至关重要。
Stacked hourglass networks for human pose estimation
Rosemary_tu的博客
03-02 572
版权声明： https://blog.youkuaiyun.com/u013841196/article/details/81048237 </div> <div id="content_views" class="markdown_vi...
人体姿态估计--Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation
AI小作坊 的博客
03-07 7452
Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation ECCV2016 http://www-personal.umich.edu/~alnewell/pose/ Torch code is available 本文使用CNN网络来进行人体姿态估计，使用 Stacked Hourglass Networks，这里的 Hourglass ...
【Stacked Hourglass】《Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation》
bryant_meng
05-17 2776
ECCV-2016 【Knee Landmark】《KNEEL：Knee Anatomical Landmark Localization Using Hourglass Networks》 【CornerNet】《CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints》 之前看的这两篇论文中有涉及到 Hourglass 网络，今天来一睹芳容！ 文章目录1 Background and Motivation2 Advantages / Contributions.
论文解析与翻译：《Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation》
qq_38522972的博客
10-07 8521
论文资源：https://arxiv.org/abs/1603.06937 一，总结概述 本文使用全卷积网络解决人体姿态分析问题，截至2016年5月，在MPII姿态分析竞赛中暂列榜首，PCKh（误差小于一半头高的样本比例）达到89.4%。与排名第二的CPM(Convolutiona Pose Machine)1方法相比，思路更明晰，网络更简洁。该论文体现了从模块到网络再到完整网络的设计思想。 ...
Hourglass Network - stacked hourglass network for human pose estimation 论文解读
JerryZhang__的博客
08-03 684
paper title: stacked hourglass network for human pose estimation paper link: https://arxiv.org/abs/1603.06937 oral or demo video：- project: - github:https://github.com/princeton-vl/pose-hg-train conf ...
论文解读-Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation
为之则易，不为则难
01-29 1748
文章目录1 动机2 网络结构2.1 单一沙漏模块2.2 intermediate supervision2.3 堆叠沙漏模块3 实验结果4 总结5 参考资料 在上一篇文章中，笔者解释了对OpenPose人体关键点检测算法的思考，它是一种“bottom-to-up”的人体姿态估计算法。为了对人体姿态估计这个方向有更加深刻的认识，笔者查阅了2018年的三大顶会(CVPR/ICCV/ECCV)的文章...
Paperreading之五  Stacked Hourglass Networks(SHN)和源码阅读（PyTorch版本）
baolinq的博客
11-27 4086
1.前言 这篇文章是ECCV2016的论文，Jia Deng组的工作，是top-down算法，非常经典，当时也是在各种公开数据集上霸榜。在FLIC和MPII上都是第一名（在当时），是sota算法。现在很多关于姿态估计的论文都有参考SHN或者会拿他作对比，可以说是比较典型的姿态估计算法。 2. 网络结构 SHN网络名字起的很不错，级联的沙漏网络，顾名思义，沙漏网络就表示该网络具有高度对称...
深度学习篇---网络结构
2301_79556402的博客
04-01 1367
本文简单介绍了，Pytorch框架下的一款深度学习网络框架的配置。
深度学习处理文本（9）
yyc的博客
04-03 1187
比如在机器翻译中，查询是目标序列，键和值则都是源序列：对于目标序列中的每个元素（如“tiempo”​）​，你都希望回到源序列（​“How’s the weather today?当然，如果你只做序列分类，那么查询、键和值这三者是相同的：将一个序列与自身进行对比，用整个序列的上下文来丰富每个词元的表示。​“多头”是指：自注意力层的输出空间被分解为一组独立的子空间，对这些子空间分别进行学习，也就是说，初始的查询、键和值分别通过3组独立的密集投影，生成3个独立的向量。搜索引擎会将你的查询和数据库中的键进行对比。
AF3 OpenFoldDataLoader类_prep_batch_properties_probs方法解读
最新发布
qq_27390023的博客
04-06 484
AlphaFold3 data_modules 模块的 OpenFoldDataLoader 类的 _prep_batch_properties_probs 方法是为每个批次数据准备 recycling 维度 的概率分布。它将根据配置文件中的设定为每个批次数据生成 recycling 轮次的概率分布，并存储到 prop_probs_tensor 中，用于后续抽样选择特定recycling维度的数据（ _add_batch_properties方法中实现）。
深度学习之微调
weixin_73557167的博客
04-04 844
微调
【算法岗面试题】深度学习中如何防止过拟合？
qq_61907825的博客
04-01 873
这是个深度学习中比较常见的问题。
【动手学深度学习】卷积神经网络（CNN）入门
qq_46370017的博客
04-05 868
CNN通过局部特征提取+层级抽象的原理，将复杂任务（如图像分类）转化为可学习的数学问题。其应用从早期的手写识别发展到今天的自动驾驶、医疗诊断等关键领域，核心优势在于自动特征学习和对空间/时序数据的高效处理，成为深度学习最成功的模型之一。
从代码学习深度学习 - LSTM PyTorch版
weixin_43887510的博客
04-04 1193
深度学习中的循环神经网络（RNN）及其变种长短期记忆网络（LSTM）在处理序列数据（如文本、时间序列等）方面表现出色。本篇博客将通过一个完整的PyTorch实现，带你从零开始学习如何使用LSTM进行文本生成任务。我们将基于H.G. Wells的《时间机器》数据集，逐步展示数据预处理、模型定义、训练与预测的全过程。通过代码和文字的结合，帮助你深入理解LSTM的实现细节及其在自然语言处理中的应用。数据加载与预处理（LSTM模型定义（Jupyter Notebook中的模型部分）训练与预测逻辑（
目前有哪些top-down方法的姿态估计网络，按年份梳理
05-09
- Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation（Newell等人，ECCV 2016） 2018年： - Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking（Xiao等人，ECCV 2018） - MultiPoseNet: Fast Multi-...
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