CharmsLUO的博客

论文连接：https://arxiv.org/pdf/1912.05656.pdf代码连接：https://github.com/mkocabas/VIBEVideo Inference for Human Body Pose and Shape Estimation摘要前言相关工作方法1.引入库2.读入数据总结图1:给定具有挑战性的野外视频，最近最先进的视频姿态估计方法31无法产生精确的3D身体姿态。为了解决这个问题，我们利用一个大规模的运动捕捉数据集来训练一个使用对抗方法的运动鉴别器。我们的模型

论文连接：https://arxiv.org/pdf/2006.01423.pdfMonocular Human Pose Estimation: A Survey of Deep Learning-based Methods前言应用领域面临挑战HPE方法分类2D单人姿态估计基于回归的方法基于检测的方法2D多人姿态估计自顶向下的方法自下而上的方法基于视觉的单目人体姿态估计是计算机视觉中最基本和最具挑战性的问题之一，其目的是从输入图像或视频序列中获取人体姿态。深度学习技术的最新发展给人体姿态估计领域带来了