human pose estimation开源的文章

最新推荐文章于 2022-07-10 20:41:56 发布
最新推荐文章于 2022-07-10 20:41:56 发布
阅读量313 收藏
点赞数
分类专栏： 人体姿态 开源 代码
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/humanpose/article/details/88708238
版权
Whole-Body Human Pose Estimation in the Wild
Matthew技术小站
09-02 1401
财大气粗的商汤出的第一个全身关键点数据集，直接对COCO数据集进行了扩展，将脸上的68个点，躯干的23个点（body17+feet6），以及手的23个点全部进行了标注，并将label进行了开源，地址：https://github.com/jin-s13/COCO-WholeBody，果然是大佬风范，佩服三连~ 除了很????的推出了第一个large-scale whole body pose dataset，还针对如何训练whole body pose提出了ZoomNet，网络结构如下所示： 因为face
PifPaf: Composite Fields for Human Pose Estimation
Matthew技术小站
03-28 5017
发表于arxiv, 一个bottom-up的方法, 用来预测单张图片中多个人体的关节点位置, 已开源 arxiv地址: https://arxiv.org/abs/1903.06593 github地址: https://github.com/vita-epfl/openpifpaf contribution bottom-up, box-free, end-to-end cnn arc...
3D Human Pose Estimation = 2D Pose Estimation + Matching(2017)
01-07
3D Human Pose Estimation = 2D Pose Estimation + Matching(2017) Abstract Many approaches try to directly predict 3D pose from image measurements,we explore a simple architecture that reasons through intermediate 2D pose directions. （1）Deep neural nets have revolutionized 2D pose estimation,producing
身体姿势估计 - Human Pose Estimation
MyArrow的专栏
07-19 7860
1. 简介    人体姿势估计主要采用：数据驱动、从下到上的方法；在此方法中，像素被独立地标记为身体的某一部分，或投票决定关节的位置。
2D/3D人体姿态估计 （2D/3D Human Pose Estimation）
MyArrow的专栏
02-29 1万+
1. 基本概念 2. 发展现状
姿态估计之2D人体姿态估计 - HigherHRNet: Scale-Aware Representation Learning for Bottom-Up Human Pose Estimation
light169的专栏
06-13 1737
提出了一种新的Bottom-up的人体姿态估计方法HigherHRNet，该方法利用高分辨率特征金字塔学习尺度感知表示。 该方法在训练方面具有多分辨率监督，在推理方面具有多分辨率聚合功能，能够较好地解决自底向上多人姿态估计中的尺度变化挑战，并能更精确地定位关键点，特别是对小人物。 HigherHRNet中的特征金字塔由HRNet的特征映射输出和通过转置卷积的上采样高分辨率输出组成。.........
Lite Pose: Efficient Architecture Design for 2D Human Pose Estimation 阅读笔记
AnZhiJiaShu's blog
07-10 2478
论文链接 代码链接摘要：姿态估计在以人为中心的视觉应用中发挥关键作用。但由于高昂的计算成本（每帧超过150个GMACs（一个 GMACS：等于每秒10亿 (=10^9) 次的定点乘累加运算）），基于 HRNet 的 sota 姿态估计模型难以部署在资源受限的边缘设备上。本文研究了边缘实时多人姿态估计的有效架构设计。通过 gradual shrinking 实验，我们发现 HRNet 的高分辨率分支对处于低计算区域的模型是冗余的，删除它们可以提高效率和性能。受这一发现的启发，我们设计了有效的姿态估计单分支架构
Rethinking the Heatmap Regression for Bottom-Up Human Pose
11-17
通过开源代码（https://github.com/greatlog/SWAHR-HumanPose），研究者和开发者可以进一步研究和应用这些技术，推动相关领域的进步。 总之，“Rethinking the Heatmap Regression for Bottom-Up Human Pose ...
每周论文精读01——3D Human Pose Estimation with 2D Marginal Heatmaps
Jason_____Wang的博客
02-22 848
论文精读——3D Human Pose Estimation with 2D Marginal Heatmaps 进入新一个学期的学习，预期从本周开始每周都会有一篇文章的精读，这对我来说将会是一个不小的挑战，废话不多说，开始第一篇！！ 文章来源 题目：3D Human Pose Estimation with 2D Marginal Heatmaps 引用：Nibali A , He Z , Morgan S , et al. 3D Human Pose Estimation with 2D Margina
Whole-Body Human Pose Estimation in the World
majunfu
05-20 735
论文题目:Whole-Body Human Pose Estimation in the World 摘要（Abstract） 这篇文章对人体全身的二维姿态进行研究，目标是定位出人脸，人手，身体以及人脚对应的稠密关键点。目前来说存在的公开数据集并没有全身的标注信息，以前的工作不得不集成在不同数据集上独立训练的不同模型(人脸特征点模型，人体特征点模型，手部特征点模型等)，并且要面对不同的数据集偏置和较大的模型复杂度。为了填补这个空白，我们引入COCO-WholeBody数据集，这是一个在全身关键点方面标注上对
Human-Pose-Estimation-Papers:2D＆3D人体姿势估计
03-06
人的姿势估计文件 [CVPR 2016]-201511 -201602 其他 联合关节的3D深度卷积描述符进行动作识别 2D姿势 使用深度共识投票的人体姿势估计 通过卷积部分热图回归进行人体姿态估计 用于人体姿势估计的堆叠沙漏网络 DeeperCut：更深入，更强大，更快的多人姿势估计模型 3D姿势 迈向视点不变的3D人类姿势估计 基于贝叶斯图像的3D姿势估计 保持不变SMPL：从单个图像（聚光灯）自动估计3D人体姿势和形状 3D人体姿势估计的顺序方法：身体关节的定位和标识分离 -201605 2D姿势 CRF-CNN：人体姿势估计中的结构化信息建模 3D姿势 MoCap指导的用于野外3D姿态估计的数据增强 -201609 没有 [CVPR 2017]-201611 -201702 没有 -201703 2D姿势 多实例姿势估计中的基准测试
姿态估计之2D人体姿态估计 - Distribution Aware Coordinate Representation for Human Pose Estimation【转-修改】
light169的专栏
06-02 911
Distribution-aware Maximum Relocalization是在基于分布假设的情况下对最大激活值进行重定位。
(6) Human Pose Estimation : HRNet :CVPR 2019
qq_17721239的博客
09-10 593
Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation（精读） CVPR 2019 reading time : 2019/09/10 paper address :https://arxiv.org/abs/1902.09212 github :https://github.com/leoxia...
Rethinking on Multi-Stage Networks for Human Pose Estimation
steph_curry的博客
07-08 851
COCO 2018 关键点检测第一名。 pose estimation里面一个常用的trick是multi-stage。代表是8 stacks的houglass network。这可以解释为多stage可以实现coarse-to-fine的逐步优化过程。但是在多人位姿估计中，multi-stage效果是不如single-stage的。比如现在coco上领先的方法CPN， simple bas...
2018 Human Pose Estimation Papers + 人体姿态估计相关论文2018
2Dposeliu的博客
10-09 920
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 人体姿态估计2018
【极简笔记】OpenPose
热门推荐
Hibercraft的博客
02-26 1万+
【极简笔记】Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields 论文地址：https://arxiv.org/abs/1611.08050 文章的核心是提出一种利用Part Affinity Fields（PAFs）的自下而上的人体姿态估计算法。研究自下而上算法（得到关键点位置再获得骨架）而不是自上而下算法（先...
人体姿态估计论文合集
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
01-09 4159
2018 Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking code: https://github.com/leoxiaobin/pose.pytorch 摘要： 近年来，人们在姿态估计方面取得了重大进展，人们对姿态跟踪的兴趣也越来越大。同时，算法的整体和系统复杂度也增加，使得算法的分析和比较更加困难。这项工作提供了简单而有效的基线方法。它们有助于激励和评估该领域的新想法。最先进的结果是在具有挑战性的基准上取得的。 ...
【AI识人】OpenPose：实时多人2D姿态估计 | 附视频测试及源码链接
胭脂草的ABC博客
07-30 5797
前言 前段时间很火的感人动画短片《Changing Batteries》讲了这样一个故事：独居的老奶奶收到儿子寄来的一个机器人，虽然鲜有语言的沟通，但是小机器人善于察言观色，不仅能在老奶奶口渴时为她端水、在老奶奶扫地时接过老奶奶的扫把，做力所能及的家务活，如果老奶奶在椅子上看电视睡着了，机器人还为她轻轻盖上毯子。有了它，老奶奶又重新感受到久违的快乐，过上了更轻松的生活。 那么，机器人是怎么察言观色的呢？ AI识别人的五重境界 AI识别人可以分成五个层次，依次为： 1.有没有人？-&...
记一次坎坷的算法需求实现：轻量级人体姿态估计模型的修炼之路（附MoveNet复现经验）...
qq_29462849的博客
01-23 3069
点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨Fire编辑丨极市平台导读本文记录了作者实现轻量级人体姿态估计模型的全过程，从方案的选取到尝试复现等，详细的叙述了一个项目需...
CVPR2021接收论文：SWAHR-HumanPose人体姿势估计方法
资源摘要信息:"SWAHR-HumanPose:自下而上的人体姿势估计" 知识点说明: 1. SWAHR-HumanPose概述: SWAHR-HumanPose是一种基于自下而上策略的人体姿势估计方法。与传统的自上而下方法不同，后者通常依赖于先验的候选...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值