人体姿态估计与MMPose 学习笔记

最新推荐文章于 2025-12-02 11:29:21 发布
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#学习 #笔记 #人工智能

今日的课程聚焦于人体姿态估计，包括2D和3D姿态估计技术，以及DensePose和BodyMesh。由上海交通大学的卢策吾教授讲解MMPose的相关内容，适合对计算机视觉感兴趣的学员学习。

⏰今日课程：人体姿态估计与MMPose （6月1日 周四）
【课程链接】https://www.bilibili.com/video/BV1kk4y1L7Xb/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=357ecabf829bae4a793fa45fb329fff0
【课程说明】人体姿态估计（Human Pose Estimation）是计算机理解人类动作、行为必不可少的一步，本次课程涵盖人体姿态估计的介绍与应用、2D 姿态估计、3D 姿态估计、DensePose、Body Mesh 以及 MMPose 等内容。
【讲师介绍】卢策吾 上海交通大学电院计算机系教授、博士生导师。
https://www.bilibili.com/video/BV1kk4y1L7Xb/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=357ecabf829bae4a793fa45fb329fff0

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取数学期望
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自底向上
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单阶段方法
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transform
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mmpose关键点（四）：优化关键点模型（原理与代码讲解，持续更新）
litt1e的博客
10-27 5857
这种影响会随着特征尺寸的变大而更剧烈。Removing the Bias of Integral Pose Regression提出debias方法消除Softmax软化产生的影响。具体而言，假设响应值是符合高斯分布的，我们可以根据响应最大值点两倍的宽度，把特征图划分成四个区域：我们知道一旦经过Softmax，原本都是0值的2、3、4象限区域瞬间就会被长长的尾巴填满，而对于第1象限区域，由于响应值正处于区域的中央，因此不论响应值大小，该区域的估计期望值都会是准确的。让我们回到Softmax公式：
MMlab实验室AI实战营-人体姿态估计与MMPose
qq_38904488的博客
06-02 662
当骨骼发生变化时，特定关节点的位置变化对人体表面不同顶点（Vertex）的位置变化有不同影响，在混合蒙皮技术里，这种影响是由不同的权重实现的。两个阶段的检测共用了一个图像特征网络，设计了Spatial Transform Network(STN)模块，从完整的特征图中裁剪出单人对应的图像特征，用于后续关键点检测。设计思路：准去的姿态估计需要结合不同尺度的信息：局部信息（检测不同的身体组件）、全局信息（建模组件之间的关系，在大尺度变形、遮挡时也可以准确推断出姿态）绝对坐标：各关节点在相机坐标系中的坐标；
MMPose教程：深度学习人体姿态估计的实践指南
gitblog_00059的博客
03-28 585
MMPose教程：深度学习人体姿态估计的实践指南 项目简介 是一个由TommyZihao开发的项目，旨在为开发者提供关于MMPose的详细教程和实战示例。MMPose是Facebook AI Research（FAIR）开源的一个强大且灵活的人体姿态估计框架，基于PyTorch构建，该框架广泛应用于计算机视觉、机器人学和人机交互等领域。 技术分析 核心特性 模型多样性：MMPose支持多种领先...
MMPose理解
MyArrow的专栏
10-24 1万+
MMPose常用知识点
OpenMMLabAI笔记2——人体姿态估计与MMPose
m0_62777538的博客
06-02 300
人体姿态估计是指从给定的图像中识别人脸、手部、身体等关键点，输入图像I，输出所有关键点的像素坐标（x1，y1），（x2，y2），（xj，yj），其中j为关键点的总数，j取决于具体的关键点模型，人脸有68个关键点，手势是21个关键点，人体是18个关键点。而姿势形态的多变性，关键点的坐标也会有各种不同的组合，这也是人体姿态估计模式识别的难点所在。3D姿态估计，预测人体关键点在三维空间中的坐标，可以在三维空间中还原人体的姿态，更进一步，我们可以构造人体参数化模型从图像或者视频中恢复出运动的3D人体模型；
OpenMMLab AI实战营第二期｜人体关键点检测与MMPose学习笔记
CodeInLinXu
06-01 2263
人体姿态估计（Human Pose Estimation）是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，也是计算机理解人类动作、行为必不可少的一步，人体姿态估计是指通过计算机算法在图像或视频中定位人体关键点，目前被广泛应用于动作检测、虚拟现实、人机交互、视频监控等诸多领域。
MMPose姿态估计——3.DEMO实战
m0_55303420的博客
04-21 2061
用户现在可以选择使用推理器（Inferencer）或 Demo 脚本从摄像头读取的视频中进行姿势估计。我们的脚本同样支持视频作为输入，由 MMDet 完成人体检测后 MMPose 完成 Top-Down 的姿态预估，视频推理时。我们的脚本同样支持视频作为输入，由 MMDet 完成人体检测后 MMPose 完成 Top-Down 的姿态预估。Inferencer 支持保存姿态的检测结果，具体的使用可参考。Inferencer 支持保存姿态的检测结果，具体的使用可参考。
【七班】人体姿态估计概论笔记【OpenMMLab AI实战营第二期Day2】
chenghong1的专栏
06-02 382
【课程说明】人体姿态估计（Human Pose Estimation）是计算机理解人类动作、行为必不可少的一步，本次课程涵盖人体姿态估计的介绍与应用、2D 姿态估计、3D 姿态估计、DensePose、Body Mesh 以及 MMPose 等内容。【讲师介绍】卢策吾 上海交通大学电院计算机系教授、博士生导师。【课程地址】【ToDo】本课作为概论性质的介绍，内容挺多，因此打算再分为两到三次笔记进行学习和总结，敬请期待！0. 人体姿态估计的介绍与应用什么是姿态估计？
【OpenMMLab AI实战营第二期笔记】人体关键点检测与MMPose
JeffDing
06-02 817
人体姿态估计（Human Pose Estimation）是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，也是计算机理解人类动作、行为必不可少的一步，人体姿态估计是指通过计算机算法在图像或视频中定位人体关键点，目前被广泛应用于动作检测、虚拟现实、人机交互、视频监控等诸多领域。本次课程涵盖人体姿态估计的介绍与应用、2D 姿态估计、3D 姿态估计、DensePose、Body Mesh 以及 MMPose 等内容。从给定的图像中识别人脸、手部、身体等关键点。
第二讲 人体姿态估计与MMPose
weixin_39109575的博客
06-02 402
通过给定的图像预测人体关键点在三维空间中的坐标，可以在三维空间中还原人体的姿态。
利用MMPose进行姿态估计（训练、测试全流程）
热门推荐
qq_20144897的博客
08-07 1万+
利用MMpose进行姿态估计，对动物关键点检测模型进行微调与测试，从数据集构造开始，详细解释各模块作用，训练、测试全流程
人体姿态估计与MMPose学习笔记
cjywzj123的博客
06-02 309
模型预测热力图比直接回归坐标相对容易，模型精度相对更高，因此主力算法更多基于热力图，但预测热力图的计算消耗大于直接回归。一种生成建模方法，通过一系列可学习的可逆的映射，将标准分布的随机变量映射成复杂分布的随机变量，可用于建模复杂的概率分布。思路2：基于热力图（Heatmap Based），并不直接回归关键点的坐标，而是预测关键点位于每个位置的概率，即。RLE的思路即是将简单的高斯分布替换为一个可学习的、表达能力更强的分布，更好拟合关键点位置的实际分布。2.不需要维持高分辨率特征图，计算层面更高效。
人体姿态估计与MMPose
weixin_42788697的博客
06-05 269
从给定的图像中识别人脸、手部、身体等关键点。输入：图像I输出：所有关键点的像素坐标(x1, y1), (x2, y3)…(xJ, yJ)，这里J为关键点的总数，取决于具体的关键点模型。常用的J有：人脸68，人体18，手势21。
人体姿态与MMPose
shinsonwu的博客
06-02 374
在2D姿态估计任务中，使用Transformer可以帮助模型更好地理解人体关键点之间的关系，提升姿态估计的准确性。基于热图（Heatmap-based）的方法：这种方法通常通过使用卷积神经网络来预测关键点的热图，然后找出热图中的最高点作为关键点的位置。2D姿态估计是计算机视觉领域的一个子任务，主要目标是在给定的二维图像或视频中检测和识别人体的关键点，并估计他们的相对位置和方向。MMPose通过检测人体的关键点（例如头部、四肢、关节等）并计算它们的相对位置和方向，生成人体姿态的表示。
人体关键点检测与MMPose
qq_44798533的博客
06-01 1222
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档。
【AI学习-comfyUI学习-第十二节-FLUX局部重绘工作流-各个部分学习-第十二节】
qq_22146161的博客
12-02 665
最近，学习comfyUI，这也是AI的一部分，想将相关学习到的东西尽可能记录下来。加载图像这就是上传的那张桥墩照片没问题这也算各一个开始吧，我也在学习摸索中。
C++基础：Stanford CS106L学习笔记 1 类型与结构
最新发布
WM2101的博客
12-02 242
本文介绍了C++的类型系统和结构体特性。在类型系统方面，C++采用静态类型，变量类型一旦确定不可更改，与Python的动态类型形成对比。静态类型能提高效率并减少运行时错误。文章还介绍了using类型别名、auto类型推断以及函数重载等现代类型特性。在结构体方面，展示了如何定义和使用结构体，以及使用std::pair模板简化多值返回的实现方式。通过对比Python和C++的代码示例，突出了C++在类型安全性和编译时检查方面的优势。
mmPose开源工具：雷达实现人体姿态估计的突破
资源摘要信息:"颜色分类leetcode-mmpose:mmPose：使用毫米波雷达进行人体姿态估计的开源工具箱" 在详细介绍mmpose工具箱及其相关知识点之前，我们首先要了解颜色分类（color classification）与leetcode。颜色分类...
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