Jointly Optimize Data Augmentation and Network Training: Adversarial Data Augmentation in Human Pose

最新推荐文章于 2022-05-24 11:37:56 发布
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本文整理了CVPR2018关于人体姿态估计的相关论文，提供了对论文的深入理解，包括旋转分布的收集与处理，以及在PyTorch框架下实现的人体姿态估计模型的细节。

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

企业AI Agent的跨模态学习：融合非结构化数据的决策支持
AI天才研究院
02-22 978
AI天才研究院是一个专注于人工智能技术研究和应用的领先机构，致力于推动人工智能技术在企业、医疗、教育等领域的创新和应用。研究院拥有一支由全球顶尖的人工智能专家、研究员和工程师组成的团队，他们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域拥有丰富的经验和深厚的学术背景。: 该书是计算机科学领域的经典之作，由著名计算机科学家Donald E. Knuth撰写。书中结合了东方禅宗哲学和计算机编程的智慧，提供了深刻的编程思想和技巧，对于提高编程能力和软件设计水平具有重要的指导意义。
【AIoT-Robot】3d hand pose
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liudongdong_jlu
06-04 845
手语是聋哑人士的主要沟通工具，它是利用手部和身体的动作来传达意义。虽然手语帮助它的使用者之间互相沟通，但聋哑人士与一般人的沟通却十分困难，这个沟通障碍是源于大部分人不懂得手语。
论文阅读 Jointly Optimize Data Augmentation and Network Training
u013548568的博客
06-27 1104
Abstract 随机的数据扩增对于网络训练很重要，以前的方法是数据扩增和网络训练是分开的，本文设计一种自动的扩增网络来产生hard的样本扩增，augmentation网络探索了target(hourglass)网络的弱点，target网络从hard样本中去实现更加优越的性能，作者设计了reward/penalty机制来方便网络的joint训练 Introduction 传统的数据扩增的...
Learn to Augment: Joint Data Augmentation and Network Optimizationfor Text Recognition
weixin_48994423的博客
05-24 432
本文提出了一种新的文本图像增强方法。 ①给定一个文本图像，定义一组自定义基准点（将图像平均划分为N个面片，并沿图像的顶部和底部边界初始化2（N+1）个基准点p）。 ②代理网络：通过代理网络去预测移动状态（移动状态表示一组自定义基准点的移动）。给定一幅图像，随机移动基准点以扭曲图像。移动操作(∆十、∆y），每个基准点都与两个因素有关：1）运动方向，即(∆十、∆y） )；2） 运动的距离，即(|∆x ||∆y |）。实验发现对距离的学习无法收敛。因此，将学习空间限制在运动方向。根据移动方向，在半径范围.
Paper List：CVPR 2018 人体姿态估计相关
BockSong的博客
07-03 6346
1.By Object 1.1 Human Body Learning to Estimate 3D Human Pose and Shape From a Single Color Image Recognizing Human Actions as the Evolution of Pose Estimation Maps Human Pose Estimation With Pars...
人体姿态估计综述（Monocular Human Pose Estimation: A Survey of Deep Learning-based Methods）
加油
09-06 6768
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）。
（十：2020.08.28）CVPR 2018 追踪之论文纲要（译）
Jojo论文基地
08-28 7585
CVPR 2018 追踪之论文纲要（修正于2020.08.28）讲在前面论文目录 讲在前面 论坛很多博客都对论文做了总结和分类，但就医学领域而言，对这些论文的筛选信息显然需要更加精细的把控，所以自己对这979篇的论文做一个大致从名称上的筛选，希望能找到些能解决当前问题的答案。 论文链接建议直接Google论文名，比去各种论文或顶会网站找不知道快捷多少。 下面皆为机器翻译以方便我第一次筛选，我会慢慢修正，但现在请结合。有兴趣的可以问我要处理这些论文并自动翻译的脚本。 Respect！ 论文目录
姿态估计之2D人体姿态估计（1）（仅供个人参考）
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05-18 1万+
参考 1、自顶向下的 2D 人体姿态估计 - 知乎 2、人体姿态估计(Human Pose Estimation)经典方法整理 - 知乎 3、2D人体姿态估计浅析 - 知乎 4、人体姿态估计中回归出了heatmap如何去计算关键点的坐标位置？ - 知乎 5、论文阅读 - Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation 6、【HRNet】《Deep High-Resolution Represen....
约翰霍普金斯计算机博士学位答辩
eglxiang的博客
06-11 901
计算机科学学生辩护：项翔 - “用于识别、定位和量化行为的视频的图像集、时间和时空表示”日历 添加到日历 什么时候：2018年6月12日@下午3:00 - 下午5:00研讨会地点Hackerman Hall 320摘要本讲座及其相应的论文解决了学习视频表示的问题，这里定义为转换视频，使其基本结构更易于识别和量化。 在文献中，视频可以由一组图像，通过对运动或时间动态进行建模，以及以像素为节点的3D图...
mpii和lsp下载地址
邹小驴
07-17 8040
# get MPI mkdir dataset/MPI/ wget http://datasets.d2.mpi-inf.mpg.de/andriluka14cvpr/mpii_human_pose_v1.tar.gz wget http://datasets.d2.mpi-inf.mpg.de/leonid14cvpr/mpii_human_pose_v1_u12_1.tar.gz tar -...
关键点检测——热图标签（Ground Truth）构建
邹小驴
09-10 6059
参考文献： https://blog.youkuaiyun.com/zziahgf/article/details/79704788 https://zhuanlan.zhihu.com/p/37933909 https://blog.youkuaiyun.com/u013841196/article/details/85643310#comments 是真实标签的的坐标。控制该函数的左右移动情况 是...
Given groups=1, weight of size [256,1024,1, 1], expected input[1, 256, 64, 64] to have 1024
邹小驴
09-10 4691
错误：Given groups=1, weight of size [256,1024,1, 1], expected input[1, 256, 64, 64] to have 1024，但是通道数是256 解决问题： 将变通道代码不在for循环即可，就解决此问题了。
人体关键点检测之——关节点
邹小驴
03-24 3800
https://blog.youkuaiyun.com/qq_21033779/article/details/84840307?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task 一.综述： 人体骨骼关键点检测已经非常成熟了，参考曹哲大神的论文，可以知...
人体姿态估计数据集总结（单人，多人——图片；单人，多人——video）
邹小驴
03-19 3778
其中Multi-Person PoseTrack数据集来源于《PoseTrack: Joint Multi-Person Pose Estimation and Tracking》；这些数据集比较也是在该文章里面总结的《PoseTrack: Joint Multi-Person Pose Estimation and Tracking》 ...
Heatmap Regression via Randomized Rounding
邹小驴
12-04 1820
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F def heatmap2coord(heatmap, topk=9): N, C, H, W = heatmap.shape score, index = heatmap.view(N,C,1,-1).topk(topk, dim=-1) coord = torch.cat([index%W, index//W], dim=2) re..
单人的2D人体姿态估计一些小细节
邹小驴
06-11 1651
1、我发现在单人的人体姿态估计网络里面并没有检测人（即human detector）的结构，因为单个人的人体姿态估计benchmarks（例如LSP\MPII\FLIC）都提供了目标人的位置（location）和尺寸（scale），因此假设在人体姿态估计之前检测已经完成。 2、这几天一直在想堆栈沙漏网络是如何既可以检测关节点位置而且也兼顾关节点之间的空间长距离关系，今天在文献《Self Adve...
人体姿态估计——代码以及博主
邹小驴
07-15 1605
1、https://github.com/dongzhuoyao/jessiechouuu-adversarial-pose 2、 http://github.com/Guanghan/GNet-pose  文章： Knowledge-Guided Deep Fractal Neural Networks for Human Pose Estimation 3、https://github.co...
Minimizing Mission Completion Time of UA Vs by Jointly Optimizing the Flight and Data Collection Trajectory in UA V -Enabled WSNs
05-30
您的问题是关于无人机在无线传感器网络中的任务完成时间最小化的问题，需要同时优化飞行和数据收集轨迹。这是一个比较复杂的问题，需要考虑无人机的飞行能力、传感器节点的分布、数据采集的质量要求等多个因素。...
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