2018 Human Pose Estimation Papers + 人体姿态估计相关论文2018

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原创 最新推荐文章于 2026-09-21 17:11:02 发布 976 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
MMPose姿态估计——3.DEMO实战 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。 阅读详情

在ilovepose论坛上看到了关于2018 Human Pose Estimation Papers的总结，方便大伙儿学习。传送门
2018.12.23补充
在github看到一个超棒的总结，有文章有code。传送门
人体姿态估计2018

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视觉特征-自监督-同源不同crop视图一致性【2023-04】：DINOv2（无监督学习鲁棒视觉特征）【12 亿张互不重复的图像】【判别式自监督方法】【交叉熵损失+iBOT损失】 近期，自然语言处理领域在大量数据上进行模型 Pretraining 取得的突破，为计算机视觉中类似Foundation Model 的发展开辟了道路。这些模型能够生成通用视觉特征，即无需微调即可跨图像分布和任务发挥作用的特征，从而大幅简化图像在任何系统中的使用。本研究表明，现有的 Pretraining 方法，尤其是自监督方法，如果在来自多样化来源的充足精选数据上进行训练，便能够产生此类特征。我们重新审视了现有方法，并结合不同技术，从数据规模和模型规模两方面扩展我们的 Pretraining。 阅读详情

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