[姿态预测] Articulated Human Detection with Flexible Mixtures of Parts

最新推荐文章于 2024-10-29 18:08:55 发布
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#姿态预测 #行人检测

本文探讨了基于Pictorial Structures的人体姿态估计方法，包括人体部位的分割程度、训练linear SVMs的过程以及PCP、PCK、APK三种评估关键点预测准确性的指标。研究发现，将人体分割为24个部分时，检测效率达到最优。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 基于Pictorial Structures，即该结构包含不同部件之间的关系（比如头旁边是脖子），也包含不同部件之间的相对位置的概率（不同行人摆手的位置和手肘分布不同）

 

2. 增加人体部位的分割程度。将人体分割成12,24,51。分成24个不同部位的时候，效率最高。

 

3. 训练linear SVMs用dual coordinate descent。

4. PCP,PCK,APK不同的对预测点的评价方法。

PCP：A candidate body part is labeled as correct if its segment endpoints lie within 50% of the length of the ground-truth annotated endpoints.

PCK：A candidate keypoint is correct if it falls within a*max(h;w) pixels of the ground-truth keypoint, where h and w are the height and width of the bounding box respectively, and a controls the relative threshold for considering correctness.

APK：Average precision of keypoints (APK).Calculate the average of all PCK for all keypoints.

 

Cascadeur 技术浅析（三）：AI 姿态预测
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03-06 389
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【姿态估计】 深度图姿态识别应用调研
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Articulated pose estimation with flexible mixtures-of-parts 论文阅读摘要
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无人驾驶虚拟仿真（九）--车辆姿态预测及估算
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03-30 1936
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姿态估计 - Convolutional Pose Machines
清欢
12-22 1151
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m0_50811752的博客
04-29 8092
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噜噜噜噜鲁
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