人体姿态估计
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【人体姿态估计1】Convolutional Pose Machines_2016
文章目录1. Introduction该论文展示了如何将卷积网络嵌入到人体姿态估计框架中，来学习图像特征和与图像无关的空域特征。贡献点：使用序列化的卷积结构来表达图像信息和空间信息。序列化的卷积结构表现在网络分为多个阶段，每个阶段都有监督训练的部分，前面阶段使用原始图片作为输入，后面阶段使用之前阶段的特征图作为输入，产生对局部位置越来越精细的估计。主要是为了融合空间信息，纹理信息和中心约束...原创 2020-03-14 21:11:12 · 1844 阅读 · 1 评论 -
【人体姿态估计2】Real-time Multi-person 2d pose estimation using part affinity fields_2017
文章目录1、Introduction2、Method2.1 Simultaneous Detection and Association亮点： 文章提出了一种可以高效的检测多人2D姿态的方法，使用bottom-up的方法，最图像中的目标数量不敏感，能够同时获得高的速度和精度。方法： 使用无参数的表达方法—— Part Affinity Fields (PAFs) 关系亲和场，来学习图像中每个个...原创 2020-04-05 20:50:44 · 2380 阅读 · 0 评论