Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation

最新推荐文章于 2024-04-13 15:42:00 发布
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#convolution

本文介绍了人体姿态估计中的Stacked Hourglass Networks，并详细解释了卷积操作的基本原理，包括滤波、边缘填充和步长等关键概念。

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stacked hourglass networks for human pose estimation

1、convolution

滤波（或者叫相关）,滤波操作就是图像对应像素与掩膜（mask）的乘积之和。

卷积操作也是卷积核与图像对应位置的乘积和。但是卷积操作在做乘积之前，需要先将卷积核翻转180度，之后再做乘积。

假设原始图像为M*M，卷积核大小为N*N，边缘填充像素个数为pad，步长为stride。则卷积后图像的尺寸变为：m =(M-N+2*pad)/sride+1。

 

论文翻译：Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation
com_fang_bean的博客
08-02 1077
摘要本文提出了一种新的卷积网络结构用于人体姿态估计。所有尺度上的特征都被处理和整合，以最佳地捕捉与身体相关的各种空间关系。我们展示了重复的自底向上、自顶向下处理与中间监督结合使用是如何提高网络性能的关键。我们将该体系结构称为“堆叠沙漏”网络，它基于连续的池化和向上采样步骤，这些步骤用于生成最终的一组预测。在FLIC和MPII基准上取得了最先进的结果，超过了所有最近的方法。 图1所示。我们的姿态估计网络由多个堆叠的沙漏模块组成，允许自底向上、自顶向下的重复推理。 在图像和视频中理解人的关键一步是准确的
【人体姿态】 Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation
zhuiqiuk的专栏
02-14 2359
Newell, Alejandro, Kaiyu Yang, and Jia Deng. “Stacked hourglass networks for human pose estimation.” arXiv preprint arXiv:1603.06937 (2016). code github: https://github.com/princeton-vl/pose-hg-train...
论文笔记：Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation
Rookie_tong的博客
04-17 768
论文地址：https://arxiv.org/abs/1603.06937 代码：http://www-personal.umich.edu/~alnewell/pose/ （关于这篇论文，作者发布了v1和v2的两种版本，其中内容稍有不同，笔者重点看了v2版本，同时也参照了v1版本，但仍有部分细节不甚清楚，并且在研读过程中，感觉似乎v1和v2版本在某些细节上的介绍相互冲突。如有机会，研读代码后...
2D关键点检测之hourglass：Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation
qq_54793880的博客
06-05 442
本文的设计基于模块到子网络再到完整网络的思想。一阶hourglass网络就是简单的残差连接，上半路在原尺度进行，下半路先经历下采样再进行上采样。对于二阶hourglass网络，就是在一阶的基础上将一阶网络嵌套进来。使用模块进行网络设计先降采样，再升采样的全卷积结构跳级结构辅助升采样中继监督训练整个hourglass不改变特征的尺度，只改变特征的深度。#####4.Hourglass网络架构图。
论文阅读 Hourglass:Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation
weixin_43948744的博客
07-19 838
论文阅读 Hourglass:Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation 文章目录 摘要 介绍 相关工作 准备工作 目标看作点 3D检测 人体姿态估计 执行细节 实验 目标检测 额外实验 摘要  本文介绍了一种新的卷积网络结构。为了最好的捕捉与身体相关的各种空间关系，所有尺度的特征都被处理和整合。我们展示了重复的自底向上、自顶向下的处理过程与中间监督结构一起使用是如何有效改善网络性能的。我们将该体系结构称为堆叠的沙漏网络，该网络
论文解析与翻译：《Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation》
qq_38522972的博客
10-07 8558
论文资源：https://arxiv.org/abs/1603.06937 一，总结概述 本文使用全卷积网络解决人体姿态分析问题，截至2016年5月，在MPII姿态分析竞赛中暂列榜首，PCKh（误差小于一半头高的样本比例）达到89.4%。与排名第二的CPM(Convolutiona Pose Machine)1方法相比，思路更明晰，网络更简洁。该论文体现了从模块到网络再到完整网络的设计思想。 ...
【Stacked Hourglass】《Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation》
bryant_meng
05-17 2823
ECCV-2016 【Knee Landmark】《KNEEL：Knee Anatomical Landmark Localization Using Hourglass Networks》 【CornerNet】《CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints》 之前看的这两篇论文中有涉及到 Hourglass 网络，今天来一睹芳容！ 文章目录1 Background and Motivation2 Advantages / Contributions.
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mlking200专栏
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Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation - HourGlass
761527200_leili的博客
09-13 565
一.Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation — HourGlass（沙漏网络） 1. 摘要 本文通过沙漏网络将特征在所有的尺度上被处理和整合，以最好地捕获与身体相关的各种空间关系，通过重复的自底向上、自顶向下处理与中间监督结合使用，从而提高网络的性能，在FLIC和MPII数据集测试上取得的最先进的结果超过了所有最新的方法 2.整体网...
姿态检测整理--01-Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation
daniaokuye的专栏
11-27 4184
Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation（发表于2016年）基本上是目前姿态研究的基础网络，具有bottom-up和top-down二者特性。bottom-up是先得到肢体再归并到不同个体。姿态检测的history：人们开始从传统方法[2-9]转而研究深度神经网络在这方面的应用，是Toshev[24]成功应用神经网络估计人类姿态，他使用
Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation 代码详解
逆熵而行
11-18 7193
Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation 代码详解论文整体简介网络架构实现创建网络Residual模块Houglass模块Hourglass模块之间损失函数预测实战 论文整体简介 这是2016年中获得人体姿态识别得分最高的论文，在FLIC和MPII数据集上达到了state-of-the-art的效果。最近几年人体姿态估计（单人或多人）...
Stacked Hourglass Networks
qq_28778507的博客
06-12 1075
终于跳进人体姿态估计的坑了，本篇文章来源于ECCV2016。 论文链接 它的亮点是通过反复上采样和下采样，不断地融合空间信息，这样就可以把各个关键点的信息连贯地融合到一起，最后输出基于像素点的预测，它是一个singel pipeline，其中feature map最小的是4 * 4。 它的设计如图3：经由卷积层和max pooling层将feature map降至较低的分辨率，在Max pool...
【论文阅读笔记】Stacked HOurglass Networks for Human Pose Estimation
时光机 °的博客
01-12 994
论文地址：https://arxiv.org/abs/1603.06937 论文总结   本文方法名为Hourglass，是16年的老论文了。其论文中的思想，主要是发现 了重复的上采样和下采样这种结构（重复的encoder-decoder）的重要性，而且在模型训练的时候添加中间监督，其认为这两点很重要。论文结构入下图所示，每一个“沙漏”就是一个hourglass，多个就是stacked hourglass 论文介绍 Hourglass 设计   重复编解码的灵感是来自于作者认为：识别脸和手是需要局部信
Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation 用于人体姿态估计的堆叠沙漏网络
最新发布
Joining667的博客
04-13 1604
本文主要是介绍了一个在当时是新的姿态估计的网络结构。由于本人在研究自动驾驶领域中车道线识别时使用到此网络结构，故这里主要是对整个网络的结构和思想进行一个梳理，可以进一步明白后序一些基于此网络结构的工作，不涉及到 姿态估计领域 的一些见解和讨论，所以本文主要引出和介绍 hourglass 网络。
stacked hourglass networks
06-28
堆叠沙漏网络（Stacked Hourglass Networks）是一种用于人体姿态估计的深度学习模型。它由多个沙漏模块（Hourglass Module）堆叠而成，每个沙漏模块都包含了卷积神经网络和池化层，用于提取特征。堆叠沙漏网络的优点...
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