CVPR 2020：Cross-View Tracking for Multi-Human 3D Pose Estimation at over 100 FPS 论文阅读随笔

最新推荐文章于 2024-09-28 19:25:06 发布
原创 最新推荐文章于 2024-09-28 19:25:06 发布 · 2.2k 阅读 · 10 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。

本文深入解析CVPR2020上发表的Cross-View Tracking论文，该研究实现了多人体3D姿态估计在超过100FPS的高效性能。文章详细介绍了其创新技术与实现细节，对于计算机视觉和3D姿态估计领域的研究人员和工程师具有重要参考价值。
【2020-CVPR-3D人体姿态估计】Cross-View Tracking for Multi-Human 3D Pose Estimation at over 100 FPS
大家一起进步叭
04-02 1456
Cross-View Tracking for Multi-Human 3D Pose Estimation at over 100 FPS 题目：《过100 FPS的多人3D姿势估计的跨视图跟踪》 作者：Long Chen Haizhou Ai Rui Chen Zijie Zhuang Shuang Liu Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University AiFi Inc 来源：CVPR 2...
每日论文记录14-Cross-View Tracking for Multi-Human 3D Pose Estimation at over 100 FPS（CVPR2020）
m0_54144584的博客
10-23 303
Cross-View Tracking for Multi-Human 3D Pose Estimation at over 100 FPS
crossview_3d_pose_tracking:论文“超过100 FPS的多人3D姿势估计的跨视图跟踪”的数据集
04-23
“超过100 FPS的多人3D姿势估计的跨视图跟踪”数据集 注意：回购包含本文中使用的数据集，包括Campus，Shelf，StoreLayout1，StoreLayout2。 连同数据一起，我们提供了一些脚本来可视化2D和3D数据，并评估结果。 不包括源代码，因为这是一个商业项目，如果您有兴趣，请在找到更多信息。 数据集 在这里，我们提供了四个数据集，包括 校园： : 架子： ： StoreLayout1：由AiFi Inc.提出。 StoreLayout2：由AiFi Inc.提出。 为了方便起见，您可以一键式从找到并下载它们。 数据结构 对于每个数据集，目录的结构组织如下 Campus_Seq1 ├── annotation_2d.json ├── annotation_3d.json ├── calibration.json ├── detection.json ├─
CVPR 2020: Back to the Future: Joint Aware Temporal Deep Learning 3D Human Pose Estimation 论文阅读随笔
mathlxj的博客
03-12 769
论文网址 Github
论文笔记--Cross View Fusion for 3D Human Pose Estimation（用于三维人类姿势估计的跨视图融合）
Thewindking的博客
05-11 1419
Cross View Fusion for 3D Human Pose Estimation（用于三维人类姿势估计的跨视图融合
论文解读(CVPR-2024) FinePOSE: Fine-Grained Prompt-Driven 3D Human Pose Estimation via Diffusion Models
最新发布
weixin_42155685的博客
09-28 1585
元优化在提高域泛化能力中的作用主要体现在通过元学习方法来提升模型在不同任务和环境中的适应性和泛化能力。此外，该研究还指出，传统的域泛化方法通常利用对抗训练生成合成姿势进行训练，而本文提出的框架则通过引入双增强器和元优化来实现更有效的泛化。例如，通过结构化任务的算法和数据增强技术，可以克服任务过拟合的问题，从而提高模型在新任务上的表现。：现有的三维人体姿态估计器通常在单个数据集上表现较好，但受限于训练数据姿态结构的单一性，其在跨域实验上的泛化性不足。：现有的多视图方法局限于固定的相机姿态，因此缺乏泛化能力。
论文解读(CVPR-2024) MVGFormer: Multiple View Geometry Transformers for 3D Human Pose Estimation
weixin_42155685的博客
09-28 1729
论文《Multiple View Geometry Transformers for 3D Human Pose Estimation》主要探讨了如何利用多视角几何信息来提升Transformer在三维人体姿态估计中的表现。这项研究由多伦多大学、东南大学和微软联合提出，并将在CVPR 2024会议上发表。该论文的核心贡献在于提出了一种名为MVGFormer的混合模型，该模型结合了几何模块和外观模块。几何模块是无参可微的，有助于泛化；而外观模块则是可学习的，有助于提高精度。
文献阅读CVPR2020:Combining detection and tracking for human pose estimation in videos
Akita·Wang's Semantic Segmentation
11-19 1192
CVPR2020:Combining detection and tracking for human pose estimation in videos（CVPR2020:视频中人体姿态估计的组合检测与跟踪） 1、Background multi-person human pose estimation and tracking in videos（视频中多人人体姿势估计和跟踪） 2、Question and difficult ·top-down methods do notperfor..
Cross View fusion for 3D Human Pose Estimation 论文解读
JerryZhang__的博客
12-05 2577
paper title: Cross View fusion for 3D Human Pose Estimation paper link：https://arxiv.org/abs/1909.01203 oral or demo video：https://www.youtube.com/watch?v=CbTUC7kOk9o project: - github：https://github.com/microsoft/multiview-human-pose-estimation-pytorch co
ICCV 2019 | 微软开源跨视图融合的3D人体姿态估计算法，大幅改进SOTA精度
我爱计算机视觉
09-05 944
点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术今天跟大家分享一篇来自微软亚洲研究院新出并已经开源的3D姿态估计的文章：Cross View Fusion for 3D Human Pos...
multiview-human-pose-estimation-pytorch:这是Pytorch的官方实现，“用于3D人体姿势估计的Cross View Fusion，ICCV 2019”
05-14
此仓库实现了我们的ICCV论文“用于3D人体姿势估计的Cross View融合” 快速开始 安装 克隆此仓库，我们将克隆多视图姿势的目录称为$ {POSE_ROOT} 安装依赖项。 下载pytorch imagenet预训练的模型。 请在$ {POSE_ROOT} / models下下载它们，并使它们看起来像这样： ${POSE_ROOT}/models └── pytorch └── imagenet ├── resnet152-b121ed2d.pth ├── resnet50-19c8e357.pth └── mobilenet_v2.pth.tar 可以从以下链接下载它们： : 初始化输出（训练模型输出目录）和日志（张量板日志目录）目录。 mkdir ouput mkdir log 并且您的目录树应该像这样
无需3D运动数据训练，最新人体姿势估计方法达到SOTA | CVPR 2020
喜欢打酱油的老鸟
03-10 551
2020-03-09 20:53:35 作者 | Muhammed Kocabas 译者 | 刘畅 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 人体的运动对于理解人的行为是非常重要的。尽管目前已经在单图像3D姿势和动作估计方面取得了进展，但由于缺少用于训练的真实的3D运动数据，因此现有的基于视频的SOTA方法无法产生准确且自然的运动序列。为了解决这个问题，本文提出了“用于人...
论文解读 | Fusing wearable imus with multi-view images for human pose estimation: A geometric approach
qq_42974561的博客
03-10 1246
CVPR2020 | Fusing wearable imus with multi-view images for human pose estimation: A geometric approach 作者： Zhe Zhang, Chunyu Wang, Wenhu Qin, Wenjun Zeng （东南大学&微软亚研院） 网址： https://github.com/CHUNYUWANG/imu-human-pose-pytorch 论文： https://www.microsoft.co
姿态估计之3D 人体姿态估计 - 总结（1）【转】
light169的专栏
05-20 8585
参考 1、3D 人体姿态估计简述 - 知乎 2、3D人体姿态估计（介绍及论文归纳） 0 前言 3D Human Pose Estimation（以下简称 3D HPE ）的目标是在三维空间中估计人体关键点的位置。3D HPE 的应用非常广泛，包括人机交互、运动分析、康复训练等，它也可以为其他计算机视觉任务（例如行为识别）提供 skeleton 等方面的信息。关于人体的表示一般有两种方式：第一种以骨架的形式表示人体姿态，由一系列的人体关键点和关键点之间的连线构成；另一种是参数化的人体模型（如 SMPL
微软开源3D人体姿态估计的交叉视图融合算法,提高SOTA精度
图像算法Imalg的博客
09-09 2880
今天分享一下微软亚洲研究院新的开源3D姿态估计的一篇论文：用于3D人体姿势估计的Cross View Fusion，它大大减少了3D姿态估计的误差。 在H36M数据集上，MPJPE（关节点误差平均值）从之前的最佳结果从52mm下降到26mm，这是一个显着的改进，相信该算法将成为该领域的重要参考。 简介 由于引入了深度神经网络， D姿势估计取得了重大进展。 已经致力于估计相对 3D从单眼图像...
sedna部署及Joint Inference样例演示
weixin_40944277的博客
09-28 1811
SeDna部署及Joint Inference样例演示 1、 简介 KubeEdge SIG AI致力于解决AI在边缘落地过程中的上述挑战，提升边缘AI的性能和效率。结合前期将边云协同机制运用在AI场景的探索，AI SIG成员联合发起了Sedna子项目，将最佳实践经验固化到该项目中。 Sedna基于KubeEdge提供的边云协同能力，实现AI的跨边云协同训练和协同推理能力，支持业界主流的AI框架，包括TensorFlow/Pytorch/PaddlePaddle/MindSpore等，支持现有AI类应用无缝
CVPR 2020 论文大盘点-人体姿态估计与动作捕捉篇
热门推荐
我爱计算机视觉
06-18 1万+
本文盘点CVPR 2020 所有人体姿态估计（Human Pose Estimation）、手势识别（Gesture Recognition）、人体形状与姿态估计（HumanShape...
3D human pose 重要论文分类（持续更新）
b_lack的博客
04-06 5023
3D human pose 重要论文整理（持续更新） 传统方法 *[1] Chunyu Wang,Yizhou Wang,Zhouchen Lin,Alan L. Yuille,Wen Gao. Robust Estimation of 3D Human Poses from a Single Image. In the Center for Brains, Minds and Machines(...
CVPR2021接收论文：SWAHR-HumanPose人体姿势估计方法
给定的标签“human-pose-estimation Python”表示该代码库是用Python编写的，且主要涉及的技术领域是人体姿势估计（human pose estimation）。Python由于其简洁的语法和强大的数据科学库，已经成为计算机视觉和深度...
评论 1
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