Rethinking Keypoint Representations: Modeling Keypoints and Poses as Objects for Multi-Person Huma

最新推荐文章于 2025-05-31 12:26:20 发布
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分类专栏： 文献阅读专栏 文章标签： 深度学习
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估计姿态 加 关键点 然后融合的方式

Simple Pose: Rethinking and Improving a Bottom-up Approach for Multi-Person Pose Estimation
Matthew技术小站
12-10 1994
arxiv: https://arxiv.org/pdf/1911.10529.pdf github:https://github.com/jialee93/Improved-Body-Parts 既然是Rethinking, 那么就要先只出需要rethinking的内容. 文章主要针对于人体姿态估计中的bottom-up的方法, 提出了关于bottom-up方法里的一些问题的思考: 人体姿...
Rethinking Keypoint Representations: Modeling Keypoints and Poses as Objects for Multi-Person Human
qian9905的博客
11-17 719
.在人体姿态估计这类关键点估计任务当中，基于热图回归的方法是目前最主要最热门的方法，尽管其受限于显著的缺陷：即热图本身受限于一种量化误差且其生成和后处理需要大量的计算开销。为了去找到一种更为有效的解决方案，本文提出了将单独关键点以及一组空间关联的关键点作为目标进行建模的方法，该方法使用了一种密集的单阶段基于锚的检测框架。因此，作者将该方法命名为KAPAO，将关键点和姿态作为目标。
Rethinking Keypoint Representations: Modeling Keypoints and Poses as Objects for MHPE 阅读笔记
AnZhiJiaShu's blog
10-04 1074
论文链接 代码链接ECCV 2022（我也不太确定）摘要： 关键点估计任务（如人体姿态估计）主要采用热图法，但其存在明显缺点：热图本身存在量化误差，需要过多的计算来生成和后处理。为找到一种更有效的解决方案，我们提出在一个 dense single-stage anchor-based 检测框架内，将单个关键点和空间相关关键点集（即姿态）建模为对象。因此，我们将我们的方法称为KAPAO（发音为“Ka Pow”），Keypoints And Poses As Objects。通过同时检测人体姿态和关键点对象，并
【KAPAO】《Rethinking Keypoint Representations：Modeling Keypoints and Poses as Objects for XXX》
bryant_meng
01-11 1374
ECCV-2022
【ICCV2022】 KAPAO：一种高效的单阶段人体姿态估计模型
yohnyang的博客
02-27 2846
【ICCV2022】 CAPAO：一种高效的单阶段人体姿态估计模型
计算机视觉+姿态估计+ECCV2022+单阶段模型KAPAO
02-27
我们引入了一种新的姿态对象表示，以帮助检测空间相关的关键点集。此外，我们同时检测关键点对象和姿态对象，并使用一个简单的匹配算法来融合结果，以利用这两种对象表示的好处。通过对姿态对象的检测，统一了人的...
Fast Keypoint Recognition Using Random Ferns
10-12
这是2010年PAMI上的一篇关于特征点分类的文章，原作者主页没有在windows下编译的结果，这个版本可以在Visual Studio 2010下跑通，修改过部分源码，原来的代码运行有一些小bug，现已修复，具体使用说明参考README
detectron2_keypoint_detection
02-09
Detectron2是Facebook AI Research的下一代软件系统，可实现最新的对象检测算法。 它是对先前版本重写，它源自 。 什么是新的 它由深度学习框架提供支持。 包括更多功能，例如全景分割，Densepose，Cascade R-CNN，旋转边界框，PointRend，DeepLab等。 可用作库来支持基于它的。 我们将以这种方式开源更多的研究项目。 它。 可以将模型导出为TorchScript格式或Caffe2格式以进行部署。 请参阅我们的以查看更多演示并了解detectron2。 安装 参见 。 入门 按照安装detectron2。 请参阅和以了解基本用法。 在我们的了解更多。 并查看有关在detectron2之上构建的某些项目。 模型动物园和基线 我们提供了大量基准结果和经过训练的模型，可在下载。 执照 Detectron2是根据发行的。 引用Dete
人体姿态估计论文合集
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
01-09 4207
2018 Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking code: https://github.com/leoxiaobin/pose.pytorch 摘要： 近年来，人们在姿态估计方面取得了重大进展，人们对姿态跟踪的兴趣也越来越大。同时，算法的整体和系统复杂度也增加，使得算法的分析和比较更加困难。这项工作提供了简单而有效的基线方法。它们有助于激励和评估该领域的新想法。最先进的结果是在具有挑战性的基准上取得的。 ...
关于yolo7和gpu
whaosoft143ai的博客
08-03 2010
OneEmbedding 是应训练大规模推荐系统模型需求而生的组件，灵活的分层存储、高度优化的数据流水线以及易于横向扩展的特性，能让用户轻松训练 TB 级别的推荐模型。目前，OneFlow 框架提供了一些模型示例供你一键体验 OneEmbedding。后续，OneFlow 团队将推出覆盖业界主流模型的推荐系统模型库 Flow-Recommender ，它不仅支持分布式训练，还支持分布式推理。欢迎感兴趣的朋友关注。...
CVPR 2020文本图像检测与识别论文/代码
datayx的文章
06-27 1万+
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayxCVPR 2020 共收录 1470篇文章,算法主要领域：图像与视频处理，图像分类&...
姿态估计之3D 人体姿态估计 - A curated list of related resources for 3d human reconstruction.【转】
light169的专栏
06-17 4316
转自【GitHub - Hi-MrChen/3d-human-reconstruction】A curated list of related resources for 3d human reconstruction
CVPR2020开源论文（部分带阅读笔记）
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05-29 3万+
CVPR2020论文开源项目合集CNNExploring Self-attention for Image RecognitionImproving Convolutional Networks with Self-Calibrated ConvolutionsRethinking Depthwise Separable Convolutions: How Intra-Kernel Correlations Lead to Improved MobileNets图像分类Compositional Convo
YOLOv7-Pose尝鲜，基于YOLOv7的关键点模型测评
CV_Autobot的博客
08-02 3800
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取【前言】目前人体姿态估计总体分为Top-down和Bottom-up两种，与目标检测不同，无论是基于热力图或是基于检测器处理的关键点检测算法，都较为依赖计算资源，推理耗时略长，今年出现了以YOLO为基线的关键点检测器。玩过目标检测的童鞋都知道YOLO以及各种变种目前算是工业落地较多的一类检测器，其简单的设计...
姿态估计——Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation阅读记录
乐亦亦乐的博客
11-08 1303
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1902.09212.pdf github：https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation Abstract 在本文中，我们对人体姿态估计问题...
Python实现P-PSO优化算法优化循环神经网络LSTM分类模型项目实战
最新发布
张陈亚的博客
05-31 935
【摘要】本项目提出一种基于改进粒子群算法(P-PSO)优化LSTM神经网络的分类模型。针对传统LSTM训练中易陷入局部最优等问题，采用带压缩因子的PSO算法优化网络初始参数，提升模型性能。实验使用包含10个特征和2000条样本的数据集，经过数据预处理和探索性分析后，构建P-PSO-LSTM模型。结果表明，优化后的模型在测试集上准确率达95%，F1分数为0.9533，显著优于基准模型。该方法有效解决了LSTM训练过程中的参数敏感问题，为序列分类任务提供了可靠解决方案。完整数据和代码可通过文末方式获取。
深度学习教学目录
FJN110的博客
05-30 660
深度学习课程：面向计算机视觉、深度学习小白，本产品包含但不限于以下文档 一、环境配置详解，全平台支持 提供Windows、Linux、树莓派、瑞芯微板（RK）等多平台下的PyTorch与TensorFlow环境配置教程，图文并茂，细致入微，确保每一位学习者都能顺利完成环境搭建。 同时，文档中还详细讲解了服务器部署、AI大模型运行、Docker容器配置、VNC远程连接等高级内容，适用于科研和生产环境。
Rethinking Video ViTs: Sparse Video Tubes for Joint Image and Video Learning
06-04
《Rethinking Video ViTs: Sparse Video Tubes for Joint Image and Video Learning》是一篇关于视频处理的论文。该论文提出了一种新的视频处理模型，即 Sparse Video Tubes（SVT），旨在实现图像和视频的联合学习。 SVT 的核心思想是将视频分解为一系列稀疏的视频管，每个视频管由少数帧图像组成。这种分解方式可以减少视频处理的计算量，同时也能够保留视频中的重要信息。SVT 使用 Vision Transformer（ViT）来对视频管进行编码，从而实现对图像和视频的联合学习。具体来说，SVT 将图像和视频的特征映射到同一个向量空间中，通过最小化图像和视频之间的距离来实现联合学习。 SVT 模型的优点在于： 1. 可以有效地减少视频处理的计算量，提高处理效率。 2. 通过将图像和视频的特征映射到同一个向量空间中，实现了图像和视频的联合学习，可以更好地利用数据进行训练。 3. 使用 ViT 模型，可以处理任意大小的视频，并且可以处理不同分辨率的图像。 总之，SVT 是一种非常有前景的视频处理模型，可以为联合学习提供一种新的思路和方法。
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