baolinq的博客

  本次paper是coco2018关键点检测项目的亚军方案，方法非常的简洁明了，但是效果很惊艳，达到了state of the art，paper的标题也是写了simple baseline。整篇paper包含一个sota的姿态估计和姿态跟踪，本篇博客只涉及到paper里面的姿态估计部分。 前言 人体姿态估计是MSCOCO数据集(http://cocodataset.org/)上面的一...

 前言人体姿态估计是MSCOCO数据集(http://cocodataset.org/)上面的一项比赛，人体关键点检测，目前主流的做法都是深度学习来做。可以分为两个大的方向：（1）top-down方向：自顶向下的方法，目前的主流，像cpn，hourglass，cpm，alpha pose等都是top-down。主要分为两个阶段，行人检测和单人姿态估计，行人检测对后面的单人姿态估计影响很大...