mpii生成AUC和总的pckh代码

最新推荐文章于 2023-03-13 11:11:33 发布
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本文介绍了一个用于评估人体姿势估计算法在MPII数据集上的性能的Matlab脚本。该脚本提供了一种标准化的方法来衡量不同算法的准确性。

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点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云网络和 PSO 优化算法的手势估计（续）
getusushu的博客
03-04 1336
点云数据，以完成图像的处理和转化。深度信息，实现三维重建和立体成像。本章侧重介绍本次研究实验过程中初步图像帧的处理和转化。虽然双目相机深度推导过程已经确定，但与此同时有一个更加急切的问题又。这三个点组成的空间被称为极平面，而极平面和图像的交线则被称为极。首先将左右两个相机位于理想中光轴平行的平面上，并且左右相机焦距。极线约束是指，根据左右成像的特点，如果。素点匹配的难度，提高立体成像的精度和效率。度图的获取、深度图转化点云等。双目深度摄像原理及深度图的获取。点，以达到现实点的统一匹配。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLOv5的目标检测与6D位姿估计算法研究
qq_36130719的博客
07-02 3379
目前，机器人在各个领域应用广泛，工厂车间中有工件搬运机器人，医院中有语 音指导机器人，在北京冬奥会上，有做咖啡机器人、防疫机器人等。这些机器人能够 正常运作的关键就是机器视觉技术，它充当着机器人的“眼睛”，通过模拟人体，利用 视觉传感器系统去识别物体的颜色、纹理、位置等信息，然后将这些信息通过算法进 行处理从而实现对目标物体的识别、检测与定位。因此机器视觉的本质就是用机器来 模拟人的视觉感官，去处理事情，使机器更加的智能化、现代化和自动化。
mmpose遇坑计--使用mmpose在mpii数据集上复现HRnet时PCKh@0.1较低解决方法
weixin_44275448的博客
03-13 1694
使用mmpose在mpii数据集上复现HRnet时PCKh@0.1较低解决方法
Official PCKh on the validation set?
邹小驴
07-05 282
Hi Alejandro,Thanks for sharing your codes!Since you have noted that the PCKh in the log files is not the official one, could you tell me how to obtain the official PCKh on the MPII validation set usi...
人体姿态估计的基本概念
m0_45850873的博客
04-02 1万+
第1节：人体姿态估计的基本概念 1.1含义 人体姿态估计的任务是确定图像人体关键点位置坐标，通常包括17个关键点，如图1所示。 图 1-1 人体姿态估计效果展示 作为计算机视觉技术的重点领域，人体姿态估计在电影和动画、虚拟现实、人机交互、视频监控、医疗康复、自动驾驶、运动分析等。 电影和动画：电影和动画中需要捕捉人类动作才能塑造出生动的数字角色，廉价且精确的人体动作捕捉系统可以促进数字娱乐产业的发展。 虚拟现实：虚拟现实技术可以应用在教育和娱乐领域中，是一种非常有前景的技术。人体姿态估计可以进一步明确人与
MPII单人人体姿态估计数据集测试结果（test）
hdyan1118的博客
11-18 2646
一、MPII数据集下载 http://human-pose.mpi-inf.mpg.de/#download 二、
人体姿态估计－评价指标（一）
ZXF_1991的博客
02-12 2万+
人体姿态估计－@1{评价指标}摘要 摘要 人体姿态估计可以细分成四个任务：单人姿态估计 (Single-Person Skeleton Estimation)、多人姿态估计 (Multi-person Pose Estimation)、人体姿态跟踪 (Video Pose Tracking)、3D人体姿态估计 (3D Skeleton Estimation)。 单人姿态估计: 输入是切割出来的单个...
姿态估计入门-2020综述《The Progress of Human Pose Estimation: A Survey and Taxonomy of Models Applied in 2D》
qq_41614538的博客
09-17 1461
《The Progress of Human Pose Estimation: A Survey and Taxonomy of Models Applied in 2D Human Pose Estimation》 2020 IEEE 论文链接 人体姿态估计入门指南。 文章目录1 预备知识 1 预备知识 人体姿态估计：基于图片来定位人体的关节点和刚性部件。 根据一张图中待检测人的数量，可分为单人姿态检测和多人姿态检测。显然多人姿态检测任务更加困难。 姿态估计有两种常用范式： Top-down：先.
mmpose指标
最新发布
03-21
不同的数据集可能使用不同的指标，比如COCO用AP，MPII用PCKh。 PCK（Percentage of Correct Keypoints）是以关键点为中心的归一化距离内预测正确的比例。比如PCK@0.2，表示以头部尺寸的20%为阈值。而PCKh则是以头部...
论文翻译：Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation
com_fang_bean的博客
08-02 1075
摘要本文提出了一种新的卷积网络结构用于人体姿态估计。所有尺度上的特征都被处理和整合，以最佳地捕捉与身体相关的各种空间关系。我们展示了重复的自底向上、自顶向下处理与中间监督结合使用是如何提高网络性能的关键。我们将该体系结构称为“堆叠沙漏”网络，它基于连续的池化和向上采样步骤，这些步骤用于生成最终的一组预测。在FLIC和MPII基准上取得了最先进的结果，超过了所有最近的方法。 图1所示。我们的姿态估计网络由多个堆叠的沙漏模块组成，允许自底向上、自顶向下的重复推理。 在图像和视频中理解人的关键一步是准确的
mpii数据集 keypoints关键点与关节点对应顺序
qq_42548340的博客
09-27 1533
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MPII姿态估计性能评价标准-PCK
zhangxu
05-11 6512
PCK是mpii使用的人体关键点估计评价标准，在coco之前，PCK一直是比较主流的metric，包括deepfashion，fashionAI等，都是使用的此标准。
人体关键点检测的评价度量PCK, PCKh, PDJ
NcepuKZH的博客
05-07 6424
1、PCK - Percentage of Correct Keypoints -----关键点正确估计的比例 计算检测的关键点与其对应的groundtruth间的归一化距离小于设定阈值的比例(the percentage of detections that fall within a normalized distance of the ground truth). ------------ ...
模型评价(一) AUC大法
weixin_34148340的博客
07-29 2269
问题： AUC是什么 AUC能拿来干什么 AUC如何求解（深入理解AUC） AUC是什么 混淆矩阵(Confusion matrix) 混淆矩阵是理解大多数评价指标的基础，毫无疑问也是理解AUC的基础。丰富的资料介绍着混淆矩阵的概念，这里用一个经典图来解释混淆矩阵是什么。显然，混淆矩阵包含四部分的信息： True negative(...
[手位姿估计]Pytorch实现手生理学约束 (ECCV2020)
mengqing_NUAA的博客
03-04 1109
@[TOC]( [手位姿估计]Pytorch实现 手生理学约束 (ECCV2020)) [手位姿估计]Pytorch实现 手生理学约束 (ECCV2020) 代码已在Github上开源 本人用pytorch实现了ECCV2020 论文 Weakly supervised 3d hand pose estimation via biomechanical constraints 。主要有两部分组成: 三种生理学约束; 如何将生理学约束集成到训练过程中. 1.三种生理学约束 (1) 骨骼长度 (2)手掌骨骼曲
pckh
邹小驴
07-05 2717
The PCKh performance metric is the percentage of joints with predicted locationsthat are no further than half of the head segment length from the ground truth."PCKh total" excludes the pelvis and thor...
mmpose关键点（一）：评价指标（PCK,OKS,mAP）
litt1e的博客
08-10 1万+
由于，近期项目需要引入关键点做一些方向逻辑的判断，在此记录一些实验与经典论文方法。首先，我们先了解一下关键点估计的评价指标。
人体姿态估计综述（Human Pose Estimation Overview）
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青青韶华
10-23 5万+
Part1：Single Person Pose Estimation2015 年之前的方法都是回归出精确的关节点坐标( x,y )，采用这种方法不好的原因是人体运动灵活，模型可扩展性较差。 《Flowing ConvNets for Human Pose Estimation in Videos》ICCV 20152015 年 flow convnet 将姿态估计看作是检测问题,输出是 heatm
MPII数据集单人方面的数据分析！！！
u013548568的博客
01-14 1万+
1、在训练hourglass的时候，有几个文件需要清楚 annot.h5文件是包含了25925个人的训练集，对应着17408张图片 train.h5是包含了22246个人的训练集，对应着14679张图片 valid.h5是包含了2958个人的验证集，对应着2729张图片 test.h5是包含了11731个人的测试集，对应着6619张图片 注：valid数据集是根据tompson的划分来的...
如何把自己的图片数据集生成和mpii 一样的test.json 格式
06-11
生成和MPII一样的test.json格式需要按照以下步骤进行： 1. 将你的图片数据集按照MPII数据集的文件夹结构进行组织，即将所有图片放置于一个文件夹（例如`images`文件夹）中，并在该文件夹下创建一个`annotations`文件夹。 2. 在`annotations`文件夹中创建一个`test.json`文件，该文件的格式应该与MPII数据集的`test.json`文件格式相同，具体格式如下： ``` { "images": [ { "id": 0, "file_name": "image1.jpg", "height": 480, "width": 640 }, { "id": 1, "file_name": "image2.jpg", "height": 480, "width": 640 }, ... ] } ``` 其中，`id`表示图片的唯一标识符，`file_name`表示图片文件名，`height`和`width`分别表示图片的高度和宽度。 3. 在`test.json`文件中添加每个图片的关键点信息。具体格式如下： ``` { "images": [ { "id": 0, "file_name": "image1.jpg", "height": 480, "width": 640, "annotations": [ { "id": 0, "keypoints": [x1, y1, v1, x2, y2, v2, ..., x16, y16, v16], "image_id": 0 } ] }, { "id": 1, "file_name": "image2.jpg", "height": 480, "width": 640, "annotations": [ { "id": 0, "keypoints": [x1, y1, v1, x2, y2, v2, ..., x16, y16, v16], "image_id": 1 } ] }, ... ] } ``` 其中，`annotations`表示该图片的关键点信息，`id`表示该关键点信息的唯一标识符，`keypoints`表示该关键点信息的坐标和可见性，`image_id`表示该关键点信息所属的图片的唯一标识符。 关键点坐标和可见性的格式为：`[x1, y1, v1, x2, y2, v2, ..., x16, y16, v16]`，其中，`xi`和`yi`表示第i个关键点的坐标，`vi`表示第i个关键点的可见性，如果可见，`vi=1`，否则，`vi=0`。 4. 保存`test.json`文件，将其放置于你的图片数据集的`annotations`文件夹中。 完成以上步骤后，你就可以将你的图片数据集使用MPII数据集格式进行训练和评估了。
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