人体姿态估计综述写的比较好的

最新推荐文章于 2025-10-27 09:46:39 发布
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综述专栏 | 姿态估计综述
CV技术指南（微信公众号）
08-01 1647
作者：Ilias Mansouri 翻译：仿佛若有光 Introduction 顾名思义，通过姿势估计，我们尝试从图像中推断出物体或人的姿势。这涉及识别和定位身体上的关键点。由于身体的小关节、遮挡和缺乏上下文、旋转和方向，关键点的识别是一项非常具有挑战性的任务。在本文其余部分将主要关注人体姿势估计的情况下，膝盖、肘部、肩部和手腕等主要关节代表这些关键点。 在分类方面，姿态估计器可以分为以下几类： 维度（2D 与 3D） 单姿势和多姿势（检测一个或多个物体） 方法论（基于关键点与基于实例） 我们
人体姿态估计综述
qq_42316533的博客
05-31 1万+
任务介绍 人体姿态估计的目标是从给定的图像或视频中确定人的身体关键点（部位/关节）的位置或空间位置，如图一所示，因此，姿态估计使用基于图像的观察获得关节人体的姿态，关节人体由关节和刚性部分组成。 在估计给定图像中的人体姿势时，最常见的两种方法：1）Top-down的方法，处理从低分辨率到高分辨率进行，首先使用边界框对象检测器检测图像中的各个实例，然后重点确定它们的姿态。如图5： 然而这些方法总是受到早期检测的影响，这意味着如果最开始对个人的检测失败，就没有恢复的可能性。此外，当多个个体有重叠，模型很容易
如何快速实现实时人体姿态估计：MoveNet PyTorch完整指南
最新发布
gitblog_00772的博客
10-27 574
MoveNet PyTorch是一个轻量级人体姿态估计框架，基于MobileNetV2/V3架构，能在资源有限的设备上高效运行，实时处理视频或图像中的人体动作识别。无论是健身分析、AR交互还是安防监控，它都能提供精准的关键点检测能力。 ## ???? 核心优势：为何选择MoveNet PyTorch？ ### 1. 极致轻量化，高性能运行 ⚡ - **模型小巧**：基于MobileNetV2/V3...
最新《深度学习人体姿态估计》综述论文
12-30
人体姿态估计的目的是通过图像、视频等输入数据定位人体部位，构建人体表征(如人体骨架)。在过去的十年中，它受到了越来越多的关注，并被广泛应用于人机交互、运动分析、增强现实和虚拟现实等领域。
精选资源
基于深度学习的二维人体姿态估计综述.pdf
12-16
基于深度学习的二维人体姿态估计综述不仅是对当前研究进展的梳理，更是对未来技术趋势的预测。 人体姿态估计，简而言之，是指通过计算视觉技术实现对图像或视频中人体姿态的分析，包括人体各个关节的位置和人体整体...
精选资源
基于卷积神经网络的2D人体姿态估计综述.pdf
09-25
"基于卷积神经网络的2D人体姿态估计综述" 本文对基于卷积神经网络的2D人体姿态估计方法进行了综述。随着深度学习的快速发展，2D人体姿态估计作为其他计算机视觉任务的研究基础，其检测速度和精度对后续应用落地具有...
人体姿态估计综述（Monocular Human Pose Estimation: A Survey of Deep Learning-based Methods）
加油
09-06 6896
1. 总述 1.1 应用 电影和动画 虚拟现实 人机交互 视频监控 医疗救助 自动驾驶 运动动作分析 1.2 挑战 人体姿势估计所面临的挑战主要体现在三个方面： 灵活的身体构造表示复杂的关节间关节和高自由度肢体，这可能会导致自我闭塞或罕见/复杂的姿势。 身体外观包括不同的衣服和彼此相似的部分。 复杂的环境可能会导致前景遮挡，附近人遮挡或类似的部分，各种视角以及相机视图中的截断。 1.3 已有的方法 根据是否使用设计的人体模型，可以将这些方法分为生成方法（基于模型）和判别方法（无模型）。
人体姿态估计
叶剑杰的专栏
05-19 4531
Visual Geometry Group的Marcin Eichner，Manuel J.Marin-Jimenez,Andrew Zisserman,Vittorio Ferrari等提出一种静态图像中估计人体姿态的方法，甚至在复杂背景下。图片中的人能在任意位置，穿任意种类的衣服，任意颜色的衣服。唯一的要求是人是直立的并且是正面。项目提供Matlab代码，地址为：human pose estim
计算机视觉中头部姿态估计的研究综述Head Pose Estimation in Computer Vision: A Survey（中文）
10-21
计算机视觉中头部姿态估计的研究综述Head Pose Estimation in Computer Vision: A Survey（中文翻译）
计算机视觉中头部姿态估计的研究综述Head Pose Estimation in Computer Vision: A Survey（中文）word
10-21
计算机视觉中头部姿态估计的研究综述Head Pose Estimation in Computer Vision: A Survey（中文）
基于深度学习的单目人体姿态估计方法综述（一）
3D视觉工坊
03-03 4334
原文：Monocular Human Pose Estimation: A Survey of Deep Learning-based Methods摘要：基于视觉的单目人体姿态估计是计算...
姿态估计概述
qq_41950533的博客
02-07 1811
单目摄像机拍摄的二维图像中预测行人的人体关键点坐标，为其他任务做支持如行人重识别、动作识别。和基于计算机视觉的人体姿态佶计不需要额外的穿戴设备， 该技术比传统的穿戴式动作捕捉技术成本更加低廉且灵活性更高。
人体姿态估计（Human Pose Estimation）
nty102的博客
06-02 9282
人体姿态估计（Human Pose Estimation）是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，也是计算机理解人类动作、行为必不可少的一步，人体姿态估计是指通过计算机算法在图像或视频中定位人体关键点，目前被广泛应用于动作检测、虚拟现实、人机交互、视频监控等诸多领域。本次课程涵盖人体姿态估计的介绍与应用、2D 姿态估计、3D 姿态估计、DensePose、Body Mesh 以及 MMPose 等内容。
3D人体姿态估计综述 - 《3D Human pose estimation: A review of the literature and analysis of covariates》
qq_41614538的博客
09-17 3335
《3D Human pose estimation: A review of the literature and analysis of covariates》 CVIU 2016 论文链接 这篇文章主要介绍了基于RGB图片进行3D人体姿态估计的方法，包括了基于单张图片、视频序列、多视角图片的。 之前写过一篇2D人体姿态估计综述笔记，2D姿态估计通过深度学习已经能达到较好的效果，但3D姿态估计更多的采用传统算法，涉及较多数学知识，笔者目前对本文具体算法的介绍部分只能略读。需要注意的是，这篇综述是16年的.
【人体姿态估计综述（2D、3D）】
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poppyty的博客
11-09 1万+
人体姿态估计综述 2D 3D
目标姿态估计综述：Deep Learning-Based Object Pose Estimation: A Comprehensive Survey
HollowKnightz的博客
07-08 2112
目标姿态估计综述：Deep Learning-Based Object Pose Estimation: A Comprehensive Survey
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