OpenPose-Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields

最新推荐文章于 2025-03-01 11:33:51 发布
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本文深入探讨了人体姿态识别的概念，分析了实时多人姿态识别面临的挑战，比较了自顶向下和自底向上两种算法的优劣，并介绍了Openpose算法如何通过部分亲密场（PAF）实现高效准确的姿态识别。

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

一、人体姿态识别的定义

定位图像中人体的关键点，描绘出每个个体的躯干

二、实时多人姿态识别的困难

1.每张图片中人体的个数未知，而且人体的尺度大小和出现在图片中的位置不知道

2.人体与人体的交叉部分会产生复杂的干扰

3.算法的运行复杂度倾向于随着图片中人体的个数而增加（密集人体的识别问题），导致实时性困难

三、自顶向下的算法

首先运用目标检测算法检测出单个人体，然后再进行单人的姿态识别，该算法依赖于已经存在的单人姿态检测算法。但是受限于人体的目标检测，当对人体与人体之间挨得非常近得时候，检测就容易失败，而且无法从失败中恢复。而且该算法得运行时间和图片中人物的数量成正比。

四、自低向上的算法

自低向上算法的优点：早期健壮性；很有可能解决算法复杂度随图像中人物的增加而大幅上升的问题。然而，自底向上的方法并不直接使用来自其他身体部位和其他人的全局上下文线索。在实践中，以前的自底向上方法，没有保留效率的提高，因为最终解析需要昂贵的全局推理。如前人使用的基于全连接图的整数规划方法（NP hard）；成对关键点表示低准确度，需要独立的逻辑回归。

五、Openpose的前言

 

使用PAF(part affinity fields),部分亲密场，一个2维向量场来对图像中关键点的位置和躯干方向进行编码。同时检测关键点和关联关键点，然后使用贪心解析的方式可以实现高质量的结果，同时计算开销可观。

（1）处理流程（2）PAF和Confidence MAP (3)GroundTruth的获取 （4）网络结构

 

 

 

刘小黑~
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openpose：Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields ∗
qq_52053775的博客
01-12 2381
姿态估计任务首先需要检测出人体的各个关键点，将人体关键点进行拼接。任务的困难有，首先，对于关键点检测任务，需要处理遮挡的问题，在拼接的过程中，需要处理多人的情况，即不能将不同人的关键点进行拼接。
论文学习笔记：OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
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这篇论文是作者在 CVPR 2017发的论文 https://arxiv.org/abs/1611.08050的基础上进行了改进。 GitHub主页：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose Links to the papers ： https://arxiv.org/abs/1812.08008 —————————————...
[paper翻译]OpenPose：Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
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【论文笔记】实时多人姿态评估 （OpenPose）Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
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OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
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OpenPose——Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
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Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields.docx
09-10
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Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields ∗ 源代码
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Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields ∗ 源代码　open pose 实时人体姿态估计 caffe+python+matlab
Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields ∗中文版
05-12
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论文笔记一（1）：OpenPose（Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields部分
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计算机视觉人体姿态估计——OpenPose(Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields)
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本次周报学习了基于深度学习的实时多人二维姿态估计算法OpenPose。该算法采用自下而上的方法，通过检测人体关键点并利用部分亲和域（Part Affinity Fields，PAF）将这些关键点关联起来，形成完整的姿态估计。OpenPose通过多阶段的迭代预测结构，逐步优化关键点的置信图和PAF，从而实现高效且准确的多人姿态估计。实验结果表明，OpenPose在多人姿态估计任务中表现出良好的鲁棒性和实时性，能够有效处理人数不确定、人物目标大小不一、姿态各异以及人物之间交互等问题。This weekly re
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Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields 是CVPR2017的一篇论文，作者称是世界上第一个基于深度学习的实时多人二维姿态估计。 优酷演示地址：链接 前几天作者公布了windows下的代码，下面来说说如何配置： 英文配置地址可以参考作者的github：https://github.com/...
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论文笔记二：OpenPose（Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields部分
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OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields翻译
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