2D Pose estimation主要面临的困难:遮挡、复杂背景、光照、真实世界的复杂姿态、人的尺度不一、拍摄角度不固定等。

单人姿态估计

传统方法:基于Pictorial Structures, DPM

▪ 基于深度学习的算法包括直接回归坐标(Deep Pose)和通过热力图回归坐标(CPM, Hourlgass)

目前单人姿态估计,主流算法是基于Hourlgass各种更改结构的算法。

多人姿态估计

二维图像姿态估计基于CNN的多人姿态估计方法,通常有2个思路(Bottom-Up Approaches和Top-Down Approaches):

(1)Top-Down Approaches,即two-step framework,就是先进行行人检测,得到边界框,然后在每一个边界框中检测人体关键点,连接成一个人形,缺点就是受检测框的影响太大,漏检,误检,IOU大小等都会对结果有影响,算法包括RMPE、Mask-RCNN 等。

(2)Bottom-Up Approaches,即part-based framework,就是先对整个图片进行每个人体关键点部件的检测,再将检测到的部件拼接成一个人形,缺点就是会将不同人的不同部位按一个人进行拼接,代表方法就是openpose、DeepCut 、PAFs。

tricks

  • 采用多尺度,多分辨率的网络结构
  • 采用基于Residual Block来构建网络
  • 扩大感受野(large kernel, dilation convolution, Spatial Transformer Network、hourglass module)
  • 预处理很重要(将人放在输入图片的中心,人的尺度尽量归一化到统一尺度,对图片进行翻转、旋转)
  • 后处理同样重要

openpose源码中subset输出的关键点顺序是:1鼻子,2脖子,3右肩,4右肘,5右腕,6左肩,7左肘,8左腕,9右髋,10右膝,11右踝,12左髋,13左膝,14左踝,15左眼,16右眼,17左耳,18右耳,19 pt19

输出格式;https://www.aiuai.cn/aifarm712.html

CPM

paper:

https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51094959

openPose

GitHub:

Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation

https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose

配置:

https://blog.csdn.net/lgh0824/article/details/75949477

生成sln文件

https://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/82115724

https://blog.csdn.net/hk121/article/details/83537350

openPose解析

https://blog.csdn.net/qq_27158179/article/details/82717821

https://www.jianshu.com/c/8602d176d8ea?utm_source=desktop&utm_medium=notes-included-collection

https://zhuanlan.zhihu.com/p/48507352

[OpenPose翻译] Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields ∗原文翻译(注释版)

https://blog.csdn.net/kenllf/article/details/79702078

Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields ∗ 实时多人人体姿态估计论文原理讲解

https://blog.csdn.net/Lin_xiaoyi/article/details/78838393

https://blog.csdn.net/yxr403614258/article/details/77977330

Paper reading: Realtime Multi-person 2D Pose estimation using Part Affinity Fields(1)

https://blog.csdn.net/yengjie2200/article/details/68064095

openpose实验总结

https://blog.csdn.net/qq_20657717/article/details/81707746

肤色检测

https://blog.csdn.net/yangtrees/article/details/8269984

基于颜色检测物体

http://www.cnblogs.com/wangxinyu0628/p/5928824.html

项目编译:

https://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/82115724

姿态估计的应用:

https://blog.csdn.net/itchosen/article/details/77200384

https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51094959

https://blog.csdn.net/yeahDeDiQiZhang/article/details/78131566

https://www.cnblogs.com/JillBlogs/p/9098989.html

Stacked Hourglass算法详解

https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51428392

代码阅读】OpenPose(Pytorch Realtime Multi-Person Pose Estimation)

https://blog.csdn.net/a529975125/article/details/80991781

pytorch千千问

https://blog.csdn.net/daniaokuye/article/details/78851479

human pose estimation的更多相关文章

  1. (转)Awesome Human Pose Estimation

    Awesome Human Pose Estimation 2018-10-08 11:02:35 Copied from: https://github.com/cbsudux/awesome-hu ...

  2. 论文阅读理解 - Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation

    http://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/72732220 keywords 人体姿态估计 Human Pose Estimation 给定单张RGB图 ...

  3. 论文笔记 Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation

     Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation key words:人体姿态估计 Human Pose Estimation 给定单张RGB ...

  4. Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation

    Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation 2019-08-30 22:05:59 Paper: CV ...

  5. Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation(理解)

    0 - 背景 人体姿态识别是计算机视觉的基础的具有挑战性的任务,其中对于身体部位的尺度变化性是存在的一个显著挑战.虽然金字塔方法广泛应用于解决此类问题,但该方法还是没有很好的被探索,我们设计了一个Py ...

  6. DensePose: Dense Human Pose Estimation In The Wild(理解)

    0 - 背景 Facebook AI Research(FAIR)开源了一项将2D的RGB图像的所有人体像素实时映射到3D模型的技术(DensePose).支持户外和穿着宽松衣服的对象识别,支持多人同 ...

  7. 对DensePose: Dense Human Pose Estimation In The Wild的理解

    研究方法 通过完全卷积学习从图像像素到密集模板网格的映射.将此任务作为一个回归问题,并利用手动注释的面部标注来训练我们的网络.使用这样的标注,在三维对象模板和输入图像之间,建立密集的对应领域,然后作为 ...

  8. Pose Estimation

    Human Pose Estimation for Real-World Crowded Scenarios https://arxiv.org/pdf/1907.06922.pdf CrowdPos ...

  9. paper 154:姿态估计(Hand Pose Estimation)相关总结

    Awesome Works  !!!! Table of Contents Conference Papers 2017 ICCV 2017 CVPR 2017 Others 2016 ECCV 20 ...

随机推荐

  1. [转]用C#在windows上操控电脑自带蓝牙(入道指南)

    本文转自:https://blog.csdn.net/YSSJZ960427031/article/details/50990372 前言如题,如果你也想用C#在windows上操控电脑自带蓝牙,但是 ...

  2. Linux-学习patch命令打补丁,diff命令制作补丁(3)

    patch:通过补丁文件,来对原文件打补丁 diff:      比较两个文件,然后生成一个补丁文件 1.patch用法    patch -p[剥离层级]  <[补丁文件] 2.patch命令 ...

  3. 6.3 OrderBy 优化

    1. 创建实例 create table tblA( age int, birth TIMESTAMP not null ); insert into tblA(age,birth) values(2 ...

  4. Java马士兵高并发编程视频学习笔记(二)

    1.ReentrantLock的简单使用 Reentrant n.再进入 ReentrantLock 一个可重入互斥Lock具有与使用synchronized方法和语句访问的隐式监视锁相同的基本行为和 ...

  5. 洛谷P4591 [TJOI2018]碱基序列(hash dp)

    题意 题目链接 Sol \(f[i][j]\)表示匹配到第\(i\)个串,当前在主串的第\(j\)个位置 转移的时候判断一下是否可行就行了.随便一个能搞字符串匹配的算法都能过 复杂度\(O(|S| K ...

  6. @Tranactional 注解分析

    Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义 @Tranactional注解分析 作用 ...

  7. iphone屏幕镜像怎么用 手机投屏电脑

    手机看视频有的时候总会感觉到累,屏幕太小看的不够爽又或者用手一直拿着手机看累得慌.我就就喜欢看电视因为电视屏幕大看的爽,而且现在很多手机视频都可以往电视上投影视频,那么iphone屏幕镜像怎么用? 使 ...

  8. [IB]Integration Broker 是如何处理传入的请求(Part 2)

    让我们讨论一下集成代理如何处理传入的请求.可以先阅读(理解PeopleSoft集成代理 Part1). 当PeopleSoft集成代理接收传入请求时,会发生一系列事件. 当侦听连接器(Listenin ...

  9. Mysql LIMIT 分页

    格式: LIMIT index, size     // index:从哪一行(第几条)开始查,size:多少条 分页: LIMIT (currentPage-1)*pageSize, pageSiz ...

  10. 28.Odoo产品分析 (四) – 工具板块(1) – 项目(1)

    查看Odoo产品分析系列--目录 "项目管理"是一个用于管理你的项目,且将它们与其他应用关联起来的非常灵活的模块,他允许您的公司管理项目阶段,分配团队,甚至跟踪与项目相关的时间和工 ...