步态识别 GaitSet

本文介绍了复旦大学提出的步态识别算法GaitSet,该算法在TPAMI 2021上发表,准确率高达90%。GaitSet利用深度学习对步态轮廓图进行处理,通过Set Pooling和Horizontal Pyramid Pooling提取特征,实现了非接触远距离的身份识别。此外,还提到了首个步态识别框架OpenGait的开源,为步态识别研究提供了便利。

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

介绍:

OpenGait:首个步态识别框架开源了!

开源地址:



https://github.com/ShiqiYu/OpenGait

复旦提出GaitSet算法,步态识别的重大突破!

时间0.28s

网络输入是分割好的二值图,黑色背景,白色人体。

应该要裁剪好的,网络输入是64*64的。本地跑起来了。

测试路径:

'dataset_path': "../test_part_data",

计算距离:

def cuda_dist(x, y):
    x = torch.from_numpy(x).cuda()
    y = torch.from_numpy(y).cuda()
    dist = torch.sum(x ** 2, 1).unsqueeze(1) + torch.sum(y ** 2, 1).unsqueeze(
        1).transpose(0, 1) - 2 * torch.matmul(x, y.transpose(0, 1))
    dis
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