Multi-Person Pose Estimation

最新推荐文章于 2024-05-14 09:36:56 发布

匠人_C

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分类专栏：机器学习文章标签： pose estimation

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/castle_cc/article/details/84619806

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论文：
Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields（openpose）
https://arxiv.org/pdf/1611.08050.pdf

RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation（AlphaPose）
http://mvig.sjtu.edu.cn/research/alphapose/rmpe.pdf

Pose Proposal Networks
http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Sekii_Pose_Proposal_Networks_ECCV_2018_paper.pdf

CrowdPose: Efficient Crowded Scenes Pose Estimation and A New Benchmark
https://arxiv.org/pdf/1812.00324.pdf

DensePose: DensePose: Dense Human Pose Estimation In The Wild
https://arxiv.org/pdf/1802.00434.pdf

开源代码：
openpose
https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose

openpose-plus
https://github.com/tensorlayer/openpose-plus

AlphaPose
https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose/tree/pytorch

DensePose (3D)
https://github.com/facebookresearch/DensePose

其他：
Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking

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(15) Multi-Person Pose Estimation : PersonLab

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PersonLab: Person Pose Estimation and Instance Segmentation with a Bottom-Up, Part-Based, Geometric Embedding Model 2018 reading time : 2019/10/08 paper address :https://arxiv.org/abs/1803.08225 ...

Multi person-pose estimation

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几篇人体关键点检测的论文一、Mask R-CNN Mask R-CNN Mask R-CNN同时进行目标检测和实例分割，在Faster-RCNN框架基础上增加mask分支，多任务损失为： L=Lcls+Lbox+LmaskL=Lcls+Lbox+LmaskL=L_{cls}+L_{box}+L_{mask} 对于每个RoI，mask分支有Km2Km2Km^2维的输出，表示K个分辨率为m...

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(11) Multi-person Pose Estimation : RMPE

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09-17

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RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation（精读） ICCV 2017 reading time :2019/09/16 paper address :https://arxiv.org/pdf/1612.00137.pdf 论文中，作者提出了新的regional multi-person pose estimation(RMPE) 用来在出...

论文阅读：《RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation》ICCV 2017

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概述论文地址：https://arxiv.org/abs/1612.00137v3 项目主页：RMPE: Regional Multi-person Pose Estimation这篇论文是上海交大和腾讯优图的论文，被 ICCV 2017接收。它对于多人姿态估计的方法采用传统的自顶向下的方法，即先检测人，再识别人体姿态。检测使用的是SSD-512，识别人体姿态使用的是state-of-the-ar

2020人体姿态估计综述（Part3：2D Bottom-Up Multi-Person Pose Estimation）

qq_42974561的博客

08-19

4350

承接之前的博文： A 2020 Human Pose Estimation Review （Part1：2D Single Person） A 2020 Human Pose Estimation Review （Part2：2D Top-Down Multi-Person Pose Estimation）目录 1 Human Pose Estimation 2 2D Single-Person Pose Estimation 3 2D Top-Down Multi-Person Pose Esti

keras_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation：实时多人姿势估计项目的Keras版本

02-05

该存储库已与Tensorflow 2.0的最新和推荐版本不兼容，我没有费力地重构此代码，而是创建了一个新的新存储库，其中包含一些其他功能，例如：基于MobilenetV2的较小模型的培训代码。在Tensorboard中可视化预测（热图...

Regional Multi-person Pose Estimation_poseestimation_源码.zip

10-25

"Regional Multi-person Pose Estimation_poseestimation_源码.zip" 文件提供了一种用于区域多人体姿态估计的源码实现，这对于理解这一复杂任务的内部工作原理以及进行相关研究和开发非常有帮助。首先，区域多人体...

Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields.docx

09-10

【文章概述】本文介绍了《基于部位亲和场的实时多人二维位姿估计》的研究成果，该研究提出了一种新方法，能有效地检测图像中的多人二维姿势。这种方法利用非参数表示——部位亲和场（PAF），来学习将身体部位与...

2020人体姿态估计综述（Part2：2D Top-Down Multi-Person Pose Estimation）

qq_42974561的博客

08-15

4039

承接上一篇博文：A 2020 Human Pose Estimation Review （Part1：2D Single Person）目录 3 2D Top-Down Multi-Person Pose Estimation 3.1 Top-Down 3.2 Mask RCNN 3.3 Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation 3.4

Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields中文翻译

09-10

在现代计算机视觉领域，准确地对人体姿态进行估计是许多应用的核心技术，例如机器人导航、虚拟现实、游戏互动以及行为分析等。而多人二维位姿估计则在此基础上更进一步，要求能够在复杂环境中实时且准确地同时追踪多...

pytorch_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation

04-05

介绍 PyTorch的多人姿势估计结果要求安装 git子模块初始化&& git子模块更新演示版下载。编译C ++后处理： cd lib/pafprocess; sh make.sh cd lib/pafprocess; sh make.sh python demo/picture_demo.py来运行图片演示。 python demo/web_demo.py来运行网络演示。评估 pythonvaluate python evaluate/evaluation.py评估可可val2017数据集上的模型。它应该具有mAP 0.653的姿态，以前的rtpose具有mAP 0.577 0.577，因为我们对热图进行左右翻转，对评估进行PAF。 C 主要结果型号名称地图推论时间 [原始姿势] 0.653 -- 下载链接：开发环境该代码是在Ubuntu 18.

实时多人2D姿态估计——PyTorch实现

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实时多人2D姿态估计——PyTorch实现去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目简介我们向您推荐一个基于PyTorch的高效开源项目：Multi Person PoseEstimation。该项目实现了实时多人2D姿态估计，其灵感来源于CVPR'17的一篇论文《Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part...

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基于多视角人体姿态(一） Abstract 1. Introduction 2. Technical approach 2.1. 2D human pose detection 2.2. Multi-view correspondences 2.2.1 Afﬁnity matrix 原文：Fast and Robust Multi-Person 3D Pose Estimation from M...

姿态估计 RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation 论文学习

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小白一只，正在学习论文RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation[1][1] Fang H, Xie S, Lu C. Rmpe: Regional multi-person pose estimation[J]. arXiv preprint, 2017.现阶段常用的姿态识别方法，包括两步(two-step framework) 框架和基于部分(...

Multi-person Articulated Tracking with Spatial and Temporal Embeddings

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【论文笔记-04】Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields

CVer

04-22

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【论文链接】https://arxiv.org/pdf/1611.08050.pdf 【Abstract】本文提出一种有效的检测图像中多人二维姿态的方法。该方法使用一种非参数化表示方法（我们称之为局部关联场(Part Affinity Fields, FAF)）来学习身体部位与图像中的个体间的关联关系。该结构对global context（全局上下文）进行编码，自下而上的解析。特点：多人、准...

论文笔记：Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields

Rookie_tong的博客

04-09

389

论文地址：https://arxiv.org/abs/1611.08050 GitHub代码：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose CVPR2017年的一篇论文，实时多人姿态估计，开创性地提出了PAFs(Part Affinity Fields)，在MPII和COCO数据集上都取得了不错的结果。在正式介绍网络结构之...

realtime multi-person 2d pose estimation using part affinity fields

06-28

### 回答1：实时多人二维姿态估计使用的是部件关联场技术。该技术利用深度学习网络对图像中的人体关键点进行检测和定位，并通过学习人体部位之间的关联性来提高姿态估计的准确性。在实时性方面，该技术利用高效的网络结构和并行计算技术，能够在处理多人图像时保持较高的处理速度和较低的延迟。 ### 回答2：实时的多人2D姿态估计是指在照片或视频中同时检测多个人的姿态并实时反馈结果。这个任务主要是依赖计算机视觉领域的人体关键点检测技术。而Part Affinity Fields（PAF）是现在最常用的一种检测方法。 PAF可以理解为是人体姿态中的“骨架”，它在这里指的是需要将骨骼节点间的关系一同考虑进去来提高精度的设计。每个PAF都对应着一对关联的节点，例如手臂这一关节对应的PAF就是肩膀和手腕两个关键点中间的向量场。PAF能够将关键点之间的联系编码为一个向量场，并将它们的图像位置和方向作为通道特征，这样就可以通过深度卷积网络获得节点的连接信息。对于多人2D姿态估计任务，PAF可以自动推断出人体的椭圆形状，使得不同人的节点互相不干扰，能够高效地分离不同人体之间的关键点信息，保证检测精度。总体而言，实时的多人2D姿态估计技术是计算机视觉研究领域中一个非常重要的方向。通过Part Affinity Fields技术，可以实现对人体姿态的快速准确检测和分析，并具有广泛的应用前景，比如拍摄跳舞类视频、体育比赛等。未来，该领域还将会不断提高研究和开发技术，提高其在实际场景中的使用效果，为人们的生产和生活提供更多更好的便利。 ### 回答3：在计算机视觉领域，人体姿态估计一直是一个十分重要的研究方向。现在，研究者们正在致力于开发实时多人二维姿态估计方法，本文将介绍一种方法——part affinity fields。 Part affinity fields是指身体部位之间存在的空间关系矩阵。多人姿态估计就是先将图像中的每一个像素与人体相关的身体部件联系起来，然后再利用network output将这些点连接起来形成人体姿态。part affinity fields的基本思想是采用CNN对每一个像素做预测，以定位人体骨架上的每一个连接点。主要步骤： 1.生成部件置信图：对于输入的图像，通过CNN估计每个像素是否为其中每个身体部位的一部分，这个图叫做部件置信图(Part Confidence Maps)，可以通过训练数据集来检测出身体部位的位置。 2.生成连接部件映射图：对于预测出来的部件置信图，我们可以通过预测到的部件之间的关系来学习生成连接映射图(Part Affinity Fields)，即学习两个不同身体部件之间的关系（connectivity），这个关系是一个形状为“c×2×h×w”的4维张量。在测试阶段，对于输入图像中的每个像素，都会有其对应到一个连接部件映射图的位置。 3.生成姿态结果：最后，我们将生成的部件置信图和连接部件映射图进行联合，把已确定的部件通过连接映射图装配起来并组合成人体的姿态结果。这种方法最大的好处就是实现了实时多人姿态估计，不需要预设一个特定数量的人数。同时，在处理不同人的关键点时，以前的方法通常是对每个人都单独进行估计，而这个方法则对所有人的关键点一起进行估计，能够更好地处理人际交互。总之，通过深度学习和部件置信图与连接映射图等技术手段的利用，Part Affinity Fields在解决实时多人二维姿态估计时具有很大的潜力。