人体骨骼关键点像素级别思考

最新推荐文章于 2024-05-08 08:59:48 发布
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分类专栏： pytorch 文章标签： pytorch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/XYKenny/article/details/105884082
人体动作识别与评价——区别、联系及研究进展
qq_61890005的博客
12-26 1236
近年来,随着应用需求的显著增长,出现了大量有关动作识别与评价的研究工作,但两者间的区别与联系,以及它们的理论方法和技术路线还未见系统的分析与总结。依据此框架,对动作识别与评价所涉及到的各个重要环节,包括数据类型、预处理、特征描述、分类方法、评价方法等的研究进展和存在的问题进行了系统阐述。尚需进一步解决的问题包括：专业动作数据集的建设、适用于专业动作评价的网络构建、评价结果的合理性评估等诸多问题。动作识别的下一步就是构建分类器进行动作的分类。对动作的规范性、流畅性、艺术性等一些内在的、隐含的特征进行评价。
深度学习系列资料总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
人体骨骼关键点检测Alphapose代码
03-24
基于window系统，pytorch框架，实现的人体骨骼关键点检测的Alphapose源码 ，比openpose的准确度高。亲测有效。
人体骨骼关键点检测综述
06-26
人体骨骼关键点对于描述人体姿态，预测人体行为至关重要。因此人体骨骼关键点检测是诸多计算机视觉任务的基础，例如动作分类，异常行为检测，以及自动驾驶等等。近年来，随着深度学习技术的发展，人体骨骼关键点检测效果不断提升，已经开始广泛应用于计算机视觉的相关领域。本文主要介绍2D人体骨骼关键点的基本概念和相关算法，其中算法部分着重介绍基于深度学习的人体骨骼关键点检测算法的两个方向，即自上而下（Top-Down）的检测方法和自下而上（Bottom-Up）的检测方法。
ROMP：Monocular, One-stage, Regression of Multiple 3D People
木盏
08-13 2865
摘要 这篇文章旨在从单RGB图像中回归出多人3D模型出来。现存的方法几乎都遵循一个多阶段的流程，比如先检测人体位置的bounding box、然后回归出他们的3D身体mesh。相比而言，我们提出了一种单阶段为多个人体回归所有3D mesh的方法（称之为ROMP）。ROMP概念简单、无需检测框，并且能够端到端学习像素级特征表示。ROMP同时预测身体中心热力图和Mesh参数图，联合起来就可以在像素级别描述3D身体Mesh。通过一个身体中心导向的采样操作，图像中的所有人身体Mesh参数可以轻易地从Mesh参数图中
数字人制作原理：捕捉、建模与合成
最新发布
新缸中之脑
05-08 2564
在感知系统中，我们与外部合作者一起创建逼真的 3D 人类，其行为可以像虚拟世界中的真实人类一样。这项工作在今天有许多实际应用，并且对于元宇宙的未来至关重要。但是，在感知系统中，我们的目标是科学的——通过重现人类行为来理解人类行为。我们在新环境中感知行为的能力对于我们的生存至关重要。如果我们能够在虚拟人类中重现这种能力，我们将拥有一个可测试的自我模型。我们的方法具有三个相互关联的支柱：捕获、建模、合成。我们的方法首先捕捉人类、他们的外表、他们的动作和他们的目标。
RGB颜色对照表
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程序员Android
10-03 5万+
RGB(255,23,140)是光的三原色，也即红绿蓝Red、Green、Blue,它们的最大值是255，相当于100%。  白色：rgb(255,255,255)  黑色：rgb(0,0,0)  红色：rgb(255,0,0)  绿色：rgb(0,255,0)  蓝色：rgb(0,0,255)  青色：rgb(0,255,255)  紫色：rgb(255,0,255)  调整相关数字，便可以得到...
基于CNN的2D单人体姿态估计论文综述
yuanCruise
02-06 7786
1.DeepPose（谷歌大佬首次提出人体关键点解决方案） CVPR2014 Google | DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks 3rdParty Code:pytorch 3rdParty Code:chainer 3rdParty Code:tensorflow 3rdParty Code:caffe Google...
2020人体姿态估计综述（Part1：2D Single Person）
qq_42974561的博客
08-15 5386
前言 现在距离研究生开学还有一个月的时间，回顾保研后的这大半年，自己先是在深度学习这个领域打基础，从看吴恩达的机器学习再到花书以及西瓜书。之后确定了Human Pose的研究方向，开始关注这一领域，看了不少论文，也借着毕设自己动手写了一个项目，但感觉自己的知识一直没有形成体系。因此想利用这一个月的时间，将2D与3D的比较经典的论文、方法再总结回顾一下，构建出自己的Human Pose知识树。 目录 1 Human Pose Estimation 2 2D Single-Person Pose Estim
计算机考研（知识点碎片）
scxe_voz的博客
10-25 798
HTTPS，数据加密HTTP升级版，缺省端口443。IMAP，交互式邮件存取协议，缺省端口143。HTTP，超文本传输协议，缺省端口80。POP3，邮件接收协议，缺省端口110。SMTP，邮件发送协议，缺省端口25。
DEKR:这是我们CVPR 2021论文“通过解开的关键点回归进行的自下而上的人体姿势估计”的正式实施（https
04-16
通过解聚的关键点自下而上的人体姿势估计 介绍 在本文中，我们对从图像估计人的姿势的自下而上的范例感兴趣。 我们研究了密集的关键点回归框架，该框架先前不如关键点检测和分组框架。 我们的动机是准确地回归关键点位置需要学习专注于关键点区域的表示形式。 我们提出了一种简单而有效的方法，称为分解关键点回归（DEKR）。 我们通过像素级空间转换器采用自适应卷积来激活关键点区域中的像素，并从中学习表示。 我们使用多分支结构进行单独的回归：每个分支学习具有专用自适应卷积的表示，然后对一个关键点进行回归。 产生的解缠结表示能够分别关注关键点区域，因此关键点回归在空间上更加准确。 我们凭经验表明，所提出的直接回归方法优于关键点检测和分组方法，并且在两个基准数据集COCO和CrowdPose上获得了出色的自下而上的姿势估计结果。 主要结果 不进行多尺度测试的COCO val2017结果 骨干 输入尺寸 #Pa
论文阅读笔记--Monocular Human Pose Estimation: A Survey of Deep Learning-based Methods 人体姿态估计综述
weixin_45709671的博客
02-13 6863
趁着寒假有时间，把之前的论文补完，另外做了一点点笔记，也算是对论文的翻译，尝试探索一条适合自己的论文阅读方法。 这篇笔记基本按照原文的格式来，但是有些地方翻译成中文读起来不太顺，因此添加了一些自己的理解。另外，论文中间引用的论文太多了，不太好链接，确实有兴趣的可以直接参考原文。 人体姿态估计综述(Human Pose Estimation) Monocular Human Pose Estimation: A Survey of Deep Learning-based Methods arXiv:2006.
3D Bounding Boxes for Road Vehicles
WangKingJ的博客
12-22 1531
3D Bounding Boxes for Road Vehicles:A One-Stage, Localization Prioritized Approach Using Single Monocular Images Abstract   理解周围物体的三维语义是至关重要的，也是自动驾驶安全角度的一个具有挑战性的需求。我们提出了一种定位优先的方法来有效地定位物体在三维空间中的位置并围绕它...
Bounding-box regression(BB)
weixin_42618420的博客
05-31 323
为什么要做Bounding-box regression(BB回归)？ 链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34713831/article/details/87923977
人体关键点检测（Keypoints Detection）
爱学习的大白菜的博客
12-03 2万+
1.综述 Pytorch的 torchvision库中有关键点检测的模型keypointrcnn_resnet50_fpn()网络模型，其可以对17个人体关键点进行检测。 17个关键点包括： 鼻子，左眼，右眼，左耳，右耳，左肩，右肩，左胳膊肘，右胳膊肘，左手腕，右手腕，左臀，右臀，左膝，右膝，左脚踝，右脚踝 nose，left_eye, right_eye, left_ear, right_ear, left_shoulder, right_shoulder, left_elbow, right_elbow
人体关键点姿态识别
limingmin2020的博客
10-27 2万+
一、技术难点介绍 人体关键点姿态识别是人体姿态识别技术的重要分支。通过检测人体行为表达过程中，每一帧人体姿态关键部位的位置，将人体姿态简化为人体关键点，并通过这些关键点对人体姿态表达的语义进行分类识别。 基于关键点的人体姿态识别可分为两个方面，即静态的人体姿态识别与动态的人体姿态识别，总的来说，人体关键点姿态识别技术主要面临的几方面技术难点如下： （1） 姿态位移尺度变换 不同相机角度下捕获到的姿态关键点的空间位置、视角方向各不相同 （2） 姿态大小尺度变换 不同行为个体的差异造成相同人体姿态的尺寸大小、
人体骨架关键点数据集整理
weixin_45038213的博客
08-19 2071
人体骨架关键点数据集整理 网上扯了一堆数据集的介绍，这里就不赘述了，直接上链接。 AI Challenge：https://pan.baidu.com/s/1ge4vw9H#list/path=%2F 提取码：f3ym MPII：链接：https://pan.baidu.com/s/1146WPp6BcPuwvpmuw7ZmIQ 提取码：cowa COCO：链接：https://pan.baidu.com/s/1vBx2OlHygxTqkQmJBcLnWg 提取码：5ch7 ...
如何使用 PyTorch 训练自定义关键点检测模型
weixin_43229348的博客
03-17 1万+
默认情况下，PyTorch 提供了一个 Keypoint RCNN 模型，该模型经过预训练以检测人体的 17 个关键点（鼻子、眼睛、耳朵、肩膀、肘部、手腕、臀部、膝盖和脚踝）。 这张图片上的关键点是由这个模型预测的： 我将演示如何使用自定义数据集微调上述模型。为此，我创建了一个带有胶管的图像数据集，并为每个胶管（头部和尾部）分配了两个关键点。 1.图像和标注（自定义数据集） 该数据集包括 111 个训练图像和 23 个测试图像。每个图像都有一个或两个对象（胶管）。 每个图像的注释包括： 边界框坐标（每个
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