2D人体姿态估计 - DeepPose

原创 已于 2022-06-28 17:15:26 修改 · 2k 阅读 · 10 ·
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#深度学习 #计算机视觉 #姿态估计

于 2022-06-28 17:13:52 首次发布
本文详细介绍了DeepPose，这是最早将深度学习应用于人体关键点检测的方法。DeepPose采用级联的神经网络预测相对坐标，然后转换为绝对坐标。尽管直接回归坐标的方法在精度上受到限制，但其思想影响了后续的网络设计，如Stacked Hourglass和CPM等。文章还探讨了DeepPose中的标准化方法和AlexNet为基础的网络结构，以及通过多阶段学习提高精度的策略。
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【第二十五周】：DeepPose：通过深度神经网络实现人体姿态估计
m0_59510256的博客
03-02 1398
这篇博客介绍了DeepPose，这是首个基于深度神经网络（DNN）的人体姿态估计框架，其核心思想是通过端到端回归直接预测人体关节坐标，摒弃了传统方法依赖手工特征和图形模型的局限性。针对传统算法在遮挡、复杂背景和小关节定位中的不足，DeepPose提出级联回归的方法：初始阶段利用全局低分辨率图像预测粗略关节点位置，后续级联阶段通过高分辨率局部图像块逐步修正误差，实现从粗到细的优化。为消除尺度差异，DeepPose对输入图像使用了归一化，且对级联网络进行独立训练，每个阶段参数分离以适配不同的输入尺度。
姿态估计之2D人体姿态估计 - PifPaf:Composite Fields for Human Pose Estimation
light169的专栏
06-10 1978
通过预测图片中每个位置的Pif信息, 来确定图片上的位置是否是人体关节点位置; 并通过paf信息把同属于同一个人的人体关节点连接起来, 这样就可以 1) 预测出图片上所有人的关节点 2) 把属于同一个人的人体关节点连接起来...
（CVPR-2014）DeepPose：通过深度神经网络进行人体姿态估计
顾道长生的科研笔记
06-18 3204
我们提出了一种基于深度神经网络 (DNN) 的人体姿态估计方法。姿势估计被表述为基于 DNN 的针对身体关节的回归问题。我们提出了一系列这样的 DNN 回归器，从而产生高精度的姿态估计。该方法具有以整体方式推理姿势的优势，并且具有简单但强大的公式，它利用了深度学习的最新进展。我们对不同真实世界图像的四个学术基准进行了详细的实证分析，具有最先进或更好的性能。
计算机视觉人体姿态估计——DeepPose(Human Pose Estimation via Deep Neural Networks)
weixin_51454889的博客
02-21 1269
人体姿态估计是计算机视觉领域的重要研究方向，本周学习了DeepPose模型。DeepPose作为该领域的里程碑式工作，首次通过深度神经网络实现了端到端的关节坐标回归。该方法摒弃了传统算法中复杂的关节关系建模，直接从全局图像特征学习人体姿态。其核心创新在于提出了一种级联的深度回归框架：初始阶段通过全图回归粗略姿态，后续阶段基于高分辨率局部图像逐步细化关节位置。实验表明，该方法在关节定位精度和鲁棒性上显著优于传统基于图形模型的方法，为后续深度学习驱动的姿态估计研究奠定了基础。
【姿态估计】DeepPose: 基于深度神经网络的人体姿态估计 Human Pose Estimation via Deep Neural Networks
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hyczkg的博客
12-14 1万+
Alexander Toshev Christian Szegedy Google 1600 Amphitheatre Pkwy Mountain View, CA 94043 toshev,szegedy@google.com 原文地址： https://arxiv.org/abs/1312.4659 引用请注明出处。 摘要 作者提出了一种基于深度神经网络（DNN）的人体姿态估计方法。...
人体姿态估计-DeepPose
Anderson_Y的博客
04-26 8397
基于深度神经网络的人体姿态估计算法——DeepPose 文章目录基于深度神经网络的人体姿态估计算法——DeepPose参考简介关键点坐标的表示方式网络结构Initial StageCascade实现总结 参考 DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks 简介 Attention 1. 在本文中，人姿态估计=关键点检测=人体骨...
姿态估计之2D人体姿态估计 - Simple Baseline(SBL)
light169的专栏
05-27 4024
论文地址：Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking 代码地址：GitHub - leoxiaobin/pose.pytorch: Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking Simple Baselines，是2018年MSRA的工作，网络结构如下图所示。之所以叫这个名字，是因为这个网络真的很简单。该网络就是在ResNet的基础上接了一个head，这个head仅仅包.
姿态估计之2D人体姿态估计（1）（仅供个人参考）
light169的专栏
05-18 1万+
参考 1、自顶向下的 2D 人体姿态估计 - 知乎 2、人体姿态估计(Human Pose Estimation)经典方法整理 - 知乎 3、2D人体姿态估计浅析 - 知乎 4、人体姿态估计中回归出了heatmap如何去计算关键点的坐标位置？ - 知乎 5、论文阅读 - Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation 6、【HRNet】《Deep High-Resolution Represen....
人体姿态估计-动手学计算机视觉14
最新发布
2501_92532948的博客
08-17 1438
摘要：人体姿态估计是计算机视觉的重要任务，用于识别人体动作和姿势，在虚拟现实、人机交互等领域有广泛应用。本文介绍了二维姿态估计的基本概念，常用数据集（LSP、FLIC、MPII、MSCOCO）及评测指标（PCK、mAP）。重点阐述了DeepPose模型，它通过级联回归网络实现高精度关节点预测，并给出了简化版实现方案。实验在MSCOCO数据集上进行，验证了模型有效性。该技术为动作捕捉、运动分析等应用奠定了基础。
人体姿态估计-论文精读--DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks
小白不白
01-07 1873
我们提出了一种基于深度神经网络（DNNs）的人体姿态估计方法。姿态估计被表述为一个基于DNN的身体关节回归问题。我们提出了一连串的DNN回归器，以输出高精度的姿态估计。该方法的优势是以一种整体的方式推理姿势，有一个简单但强大的公式，利用了深度学习的最新进展。我们提出了一个详细的实证分析，在各种真实图像的四个学术基准上具有最新或更好的性能。
DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks
06-05
《DeepPose ： Human Pose Estimation via Deep Neural Networks 》原始论文，其为第一篇应用深度神经网络于姿态估计领域（Human Pose Estimation）的文章。发表于CVPR2014。
DeepPose-Human Pose Estimation via Deep Neural Networks
05-21
We propose a method for human pose estimation based on Deep Neural Networks (DNNs). The pose estimation is formulated as a DNN-based regression problem towards body joints. We present a cascade of such DNN regressors which results in high precision pose estimates. The approach has the advantage of reasoning about pose in a holistic fashion and has a simple but yet powerful formulation which capitalizes on recent advances in Deep Learning. We present a detailed empirical analysis with state-ofart or better performance on four academic benchmarks of diverse real-world images.
[深度学习论文笔记][Human Pose Estimation] DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks
Hao_Zhang_Vision的博客
11-08 1685
DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks Toshev, Alexander, and Christian Szegedy. “Deeppose: Human pose estimation via deep neural networks.” Proceedings of the IEEE Conference on Co
Self-Supervised Deep Pose Corrections for Robust Visual Odometry(2020.2)
sky的博客
07-22 629
代码：https://github.com/utiasSTARS/ss-dpc-net 摘要： 提出一个自监督的deep pose correction (DPC)网络，对估计的VO进行姿态修复。我们没有对帧间的位姿变换直接进行估计，而是基于之前工作基础上也就是使用data-driven 学习来回归位姿校正，主要矫正的是由于违背模型假设造成的系统误差。本文没有使用6维位姿的ground-truth进行训练，甚至有时候超过了监督训练。 1.介绍 准确的自身定位对于可靠的自主移动（mobile a...
【论文阅读笔记】Numerical Coordinate Regression with Convolutional Neural Networks
时光机 °的博客
12-07 3359
论文地址：Numerical Coordinate Regression with Convolutional Neural Networks 代码地址：https://github.com/anibali/dsntnn 论文总结   本文提供了一种从图像中直接学习到坐标的一种思路。现在主流的方法都是基于高斯核处理的heatmap作为监督，但这种方法学习到的heatmap，在后处理得到坐标的过程中，存在量化误差（比如4倍下采样的heatmap，量化误差的期望是2）。   本文提出一种新的处理方法，称为DSN
【论文阅读】Pose from Shape: Deep Pose Estimation for Arbitrary 3D Objects
onepunch_k的博客
04-20 2951
摘要 大多数深度位姿估计方法都需要针对特定的对象实例或类别进行训练。在这项工作中，我们提出了一种完全通用的深度姿势估计方法，它不需要网络对相关类别进行训练，也不需要类别中的对象具有规范姿势。我们认为，这是设计机器人系统的关键一步，该系统可以对训练集外的目标进行预测，而不是属于预先定义的类别。我们的主要方法是用目标物体的3D形状表示来动态估计姿态。更准确地说，我们训练了一个卷积神经网络，它将测试图像和3D模型作为输入，输出输入图像中物体相对于3D模型的相对3D姿态，我们证明了我们的方法在标准数据集上(Pasc
2D姿态估计整理：从DeepPose到HRNet
qwj的博客
03-11 4384
转载自 https://www.it610.com/article/1296586736012435456.htm 2D姿态估计整理：从DeepPose到HRNet 2D姿态估计 2D姿态估计（2 Demensional Human Pose Estimation）的目标是定位人体解剖学上的关键点（如肘部、腕部等）或部位。 现阶段人体姿态识别主流的通常有2个思路： 1）Top-Down（自上而下）方法：将人体检测和关键点检测分离，在图像上首先进行人体检测，找到所有的人体框，对每个人体框图再使用
阅读笔记——DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks
哇哇的博客
12-05 3147
目录概述方法数据集指标及效果 概述 DeepPose 2014 年由谷歌的研究人员提出，是最先将神经网络应用在人体姿态估计和关键点定位方面的论文。 如下图所示，关键点定位中存在一些问题： 一些关键点可能很小或者几乎不可见； 关键点可能被遮挡，这时候它的位置只能靠猜测； 不同部位的关键点可能发生混淆等。 方法 DeepPose 直接回归关键点坐标，为了提高回归精度，首先基于人体 box 框对关键点坐标进行归一化： 模型结构如下图所示，使用 5 个卷积层和两个全连层，最后对于 k 个关键点输出 2k 个坐标
论文阅读 Human Pose Estimation using Deep Consensus Voting
u013548568的博客
07-08 989
Introduction 文章的主要目的是为了利用人体犬舍你的信息来获得reliable的结果 概率图中的二元项在之前都是image dependent的，而本文的二元项是image indepenent的，也即依赖于输入的图像本身信息，而不是之前整体数据的统计信息 方法是： 在每图像中的每一个位置的地方预测每一个keypoint点和该位置之间...
张峰解读：电子科技大学2D单人姿态估计挑战与方法综述
这项技术由电子科技大学的张峰博士进行概述，他专注于计算机科学与工程学院的人体姿态估计及其应用研究。 张峰博士在2018年1月25日分享了他的研究成果，他的专业背景包括在知乎上的活跃交流，如创建了ILovePose.com...
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