ECCV 2018丨YOLO遇上OpenPose，近200FPS的高帧数多人姿态检测

最新推荐文章于 2025-02-04 14:41:50 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yH0VLDe8VG8ep9VGe/article/details/82598771
本文介绍了ECCV 2018上的一项研究，结合YOLO和OpenPose，提出了一种能够在高帧数视频中进行多人姿态检测的新方法——Pose Proposal Networks (PPN)。PPN通过将姿态检测转化为目标检测问题，实现了在复杂场景中的准确姿态识别，尤其在高帧数下表现优越。该方法在COCO数据集上超越其他技术，并能处理多种挑战性姿势和人群拥挤情况。

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

伊瓢 发自 凹非寺 
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

在高帧数下，如何实现人体姿态检测？

下面这条刷屏的twitter视频给出了答案。

这是今年ECCV上的一篇名为《Pose Proposal Networks》的论文，作者是日本柯尼卡美能达公司的関井大気（Taiki SEKII），结合了去年CVPR上的YOLO和CMU的OpenPose，创造出的新方法，能够实现高帧数视频中的多人姿态检测。

高帧数，无压力

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前不久yolov7（原yolov4团队）在yolov6（美团）开源不到两周的时间也更新了，如下图所示，yolov7效果比前面的版本确实牛逼，在精度相同的情况下，速度上面提升了一大截，但是这是在比较好的设备上面；YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。......
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yolov8 人体姿态识别
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yolov8姿态识别与绘制
MrLi的博客
04-03 2904
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为了更好地展示人体姿态，我们需要定义关键点之间的连接关系。这些连接关系将帮助我们绘制出人体的骨骼结构，使姿态更加直观。我们为每一对关键点定义了一种颜色，以便在视频帧上清晰地展示它们之间的关系。通过YOLOv8和OpenCV的结合，我们实现了一个高效、准确的实时人体姿态检测系统。它不仅能够实时显示检测结果，还能将结果保存为视频文件，方便后续分析。这个项目展示了深度学习和计算机视觉技术的强大能力，为相关领域的研究和应用提供了新的思路和方法。如果你对这个项目感兴趣，不妨亲自尝试一下，探索更多可能性！
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在不断发展的计算机视觉领域，姿态估计作为一项关键创新脱颖而出，改变了我们理解视觉数据以及与视觉数据交互的方式。Ultralytics YOLOv8 处于这一转变的最前沿，提供了一个强大的工具来捕捉图像中物体方向和运动的微妙之处。传统上，跟踪图像中对象的关键点非常复杂，但使用 YOLOv8，它变得无缝且直观。这一进步不仅令人兴奋，而且还为各个领域开辟了一个充满可能性的世界，其中包括体育分析、医疗保健和零售等。在本文中，我们将探索使用 YOLOv8 进行姿态估计的过程。让我们开始吧🚀。
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