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(未完待续.....) 根据针孔相机模型,相机成像平面一点的像素坐标p和该点在世界坐标系下的3D坐标P有$p=KP$的关系,如果用齐次坐标表示则有: $$dp=KP$$ 其中d是空间点深度(为了将p的齐次项变为1),K是相机内参数矩阵,p和P都是齐次坐标. 于是如果以第一个相机的坐标系为参照,对于两个相机则有:$$d_0p_0=KP,d_1p_1=K(RP+t)$$ 其中R为旋转矩阵(Rotation),t为平移向量(Translation).令$x = K^{-1}p$,去掉内参K归一化成:…
Awesome Works  !!!! Table of Contents Conference Papers 2017 ICCV 2017 CVPR 2017 Others 2016 ECCV 2016 CVPR 2016 Others 2015 ICCV 2015 CVPR 2015 Others 2014 CVPR 2014 Others & Before Journal Papers Theses Datasets Challenges Other Related Papers Eval…
http://blog.csdn.net/myarrow/article/details/51933651 1. 目前进展 1.1 相关资料      1)HANDS CVPR 2016      2)HANDS 2015 Dataset      3)CVPR 2016      4)Hand 3D Pose Estimation (Computer Vision for Augmented Reality Lab)          5)CVPR2016 Tutorial: 3D Deep…
关键词:OpenCV::solvePnP 文章类型:方法封装.测试 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-27 @Lab: CvLab202@CSU 前言 今天给大家带来的是一篇关于程序功能.性能测试的文章,读过<相机位姿估计1:根据四个特征点估计相机姿态>一文的同学应该会发现,直接使用OpenCV的solvePnP来估计相机位姿,在程序调用上相当麻烦,从一开始的参数设定到最后将计算出的矩阵转化为相机的位姿参数,需要花费近两百行代码…
0 - ABSTRACT 许多计算机任务在缺少上下文信息的情况下的处理会更加困难.例如,在多相机跟踪任务下,行人可能在不同照相机下面因为有这不同的姿势和灯光条件而看起来很不一样.类似地,在低分辨率高角度监控视频中,头部方向评估也是一个挑战.如果没有上下文信息,人们在处理此类任务时会有很大麻烦.在我们的工作中,我们将上下文信息.社会群体信息和两个重要的计算机视觉任务:多目标跟踪和监控视频的头部姿态和方向评估进行结合.这三部分都采用一个概率公式进行建模并且我们提出了有效的解决方案.在多相机跟踪和头部…
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1591987712899539583 选自arXiv 作者:Rza Alp Güler, Natalia Neverova, Iasonas Kokkinos 机器之心编译 参与:Panda 实现从 2D 图像到 3D 表面的对应在很多方面都有极具价值的应用前景.近日,FAIR 发布了一篇研究论文,介绍了他们通过人工方式标注的图像到表面密集对应数据集 DensePose-COCO 以及基于此训练的 DensePose-RCNN…
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 Appro…
Mutual Learning to Adapt for Joint Human Parsing and Pose Estimation 2018-11-03 09:58:58 Paper: http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Xuecheng_Nie_Mutual_Learning_to_ECCV_2018_paper.pdf Code: https://github.com/NieXC/pytorch-mula Rela…
http://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/72732220 keywords 人体姿态估计 Human Pose Estimation 给定单张RGB图像,输出人体某些关键点的精确像素位置. 全卷积网络 Stacked Hourglass Networks 多尺度特征 Features processed across all scales 特征用于捕捉人体的空间关系 Capture spatial relationships associated…
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/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/doc/inst…
论文概况 论文名:Towards Accurate Multi-person Pose Estimation in the Wild 作者(第一作者)及单位:George Papandreou, 谷歌 发表期刊/会议:CVPR2016 被引次数(截止到发博日期,以谷歌学术为数据来源):52 主要方法 论文实现的是多人的姿态估计,使用的是自顶向下(top-down)的方法,即:先由目标检测方法把人检测出来,然后再进行单人的姿态估计.这篇论文的总体流程是:第一步,使用Faster-RCNN进行人的检…
 Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation key words:人体姿态估计 Human Pose Estimation 给定单张RGB图像,输出人体某些关键点的精确像素位置.堆叠式沙漏网络 Stacked Hourglass Networks多尺度特征  Features processed across all scales特征用于捕捉人体的空间关系 Capture spatial relationships associate…
作者:Tom Hardy Date:2020-04-15 来源:CVPR2020文章汇总 | 点云处理.三维重建.姿态估计.SLAM.3D数据集等(12篇) 1.PVN3D: A Deep Point-wise 3D Keypoints Voting Network for 6DoF PoseEstimation 文章链接:https://arxiv.org/abs/1911.04231 代码链接:https://github.com/ethnhe/PVN3D 在这项工作中,论文提出了一种新的数…
CVPR 2020几篇论文内容点评:目标检测跟踪,人脸表情识别,姿态估计,实例分割等 CVPR 2020中选论文放榜后,最新开源项目合集也来了. 本届CPVR共接收6656篇论文,中选1470篇,"中标率"只有22%,堪称十年来最难的一届. 目标检测 论文题目: Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection 本文首先指出了基于锚…
快速人体姿态估计:CVPR2019论文阅读 Fast Human Pose Estimation 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Zhang_Fast_Human_Pose_Estimation_CVPR_2019_paper.pdf 摘要 现有的人体姿态估计方法通常只考虑如何提高模型的泛化性能,而忽略了显著的效率问题.这导致在实际应用中开发可扩展性和成本效益较差的重型模型.在这项工作中,我们研究了研究不足但…
最近在做基于图像的室内定位方面的研究,于是使用到了百度最新的室内数据库Image-based Localization (IBL) .由于该数据库给出的数据是每幅图像和其对应相机的内外参数和光心投影方向,所以我需要先求出其6DOF预估姿态.再利用PoseNet网络对其实现基于图像的定位估计.好了,问题就很明确了: (1)根据图像和激光雷达参数的3D点云实现2D-3D的匹配,找到每张图像上的至少四个特征点.即找到至少4个二维像素和3D点云点的对应点. (2)根据这四组对应点和相机内外参数估计相机6…
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,支持多人同时识别,并且实时性良好. 本研究的目的是通过建立从人体的2D图像到基于表面的3D表征的密集对应(dense correspondence)来进一步推进机器对图像的理解.该任务涉及到其他一些问题,如物体检测.姿态估计.作为特例或前提的部位和实例分割.在图形处理.增强现实或者人机交互等不只需要平面关键特…
使用unity3d和tensorflow实现基于姿态估计的体感游戏 前言 之前做姿态识别,梦想着以后可以自己做出一款体感游戏,然而后来才发现too young.但是梦想还是要有的,万一实现了呢.趁着paper发出去的这几天,做一个toy demo.研究了一下如何将姿态估计的结果应用于unity,参考了很多资料,最终决定使用UDP协议,让unity脚本接收python脚本的数据(关节点坐标),来达到控制object的目的,由于刚接触unity时间不长(c#也是刚接触的),所以肯定有很多不足,欢迎交…
概括 通过Dlib获得当前人脸的特征点,然后通过旋转平移标准模型的特征点进行拟合,计算标准模型求得的特征点与Dlib获得的特征点之间的差,使用Ceres不断迭代优化,最终得到最佳的旋转和平移参数. Android版本在原理上同C++版本:头部姿态估计 - OpenCV/Dlib/Ceres. 主要介绍在移植过程中遇到的问题. 使用环境 系统环境:Ubuntu 18.04 Java环境:JRE 1.8.0 使用语言:C++(clang), Java 编译工具:Android Studio 3.4.…
---恢复内容开始--- 最近在做关于物体姿态估计的项目 基本思路就是 我们在估计物体的pose的时候,需要用分割得到的点云与模型库中的模型做匹配 1.通过基于RANSANC的SAC-IA将点云和模型做大体估计 2.通过ICP对物体pose做精准估计,并返回物体pose 第二步的时候有个问题,很多模型库里的模型都是mesh,转换成点云后因为原本的点就非常稀疏,所以得到的点云也非常稀疏,类似于之前博客中这种 这种问题一个好的解决方案就是在模型表面做拆分, 举个例子 如果不能subdivision,…
关键词:相机位姿估计 PNP问题求解 用途:各种位姿估计 文章类型:原理 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-18 @Lab: CvLab202@CSU 今天给大家讲一讲相机位姿估计的基本原理,说实话我本人也没太了解,这里权当做抛砖引玉了.本来我这个博客是写应用型文章的,但虽然不做理论研究,但你要使用别人的方法来解决问题,那么也还是多多少少要对它的原理有点了解的. 关于PNP问题就是指通过世界中的N个特征点与图像成像中的N个像点,计…
Awesome Human Pose Estimation 2018-10-08 11:02:35 Copied from: https://github.com/cbsudux/awesome-human-pose-estimation A collection of resources on Human Pose Estimation. Why awesome human pose estimation? This is a collection of papers and resource…
论文连接 网络简介 face++2017年coco keypoint benchmark 数据集冠军的文章,发表于CVPR201 1  提出了一种金字塔型的串接模型,即CPN(cascaded pyramid network),这个模型能够同时兼顾人体关节点的局部信息以及全局信息,结果取得了不错的效果; 2   使用了在线难例挖掘(online hard keypoints mining)的技术,这对于人体姿态估计任务中一些存在遮挡的“hard”的关键点的预测有所帮助: 3   测试阶段考量了s…
Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation 2019-08-30 22:05:59 Paper: CVPR-2019, arXiv Code: https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch Related Works: 1. High-Resolution Representations for Labeling Pix…
本文链接:https://blog.csdn.net/williamyi96/article/details/89207640由于最近做到了一些 3D Hand Pose Estimation 相关的内容,因而看了这篇CVPR19的 oral 论文,官方说公布源代码,但是github给的是个空repo,希望早点开源吧. 近些年来,基于 RGB图像+depth map 的 3D Hand Pose Estimation 在多个数据榜上基本饱和了,而由于本身2D single rgb image 生…
Human Pose Estimation for Real-World Crowded Scenarios https://arxiv.org/pdf/1907.06922.pdf CrowdPose: Efficient Crowded Scenes Pose Estimation and A New Benchmark https://arxiv.org/pdf/1812.00324.pdf…
Improving Head Pose Estimation with a Combined Loss and Bounding Box Margin Adjustment 简介 本文提出了一种网络结构,不是利用分类和回归loss加权求和,提出对数据集进行裁剪来提高准确率的方法,在很多数据集上取得了SOTA. 网络结构 从图可以看出,使用的是resnet50作为backbone,然后接6个全连接,fc1就是回归,fc181就是看成分类问题,-90到90共181个值作为分类来看.然后梯度回传的时候…
Fine-Grained Head Pose Estimation Without Keypoints 简介 head pose estimation 经典论文,使用CNN预测三个角度值,pitch,yaw,roll,本文提出一种combined classification and regression方法,并且用了HopeNet,在BIWI.300W-LP和AFLW2000数据集上训练和测试,比使用landmark方法得到了提升,模型大小也不是特别大,能够实时. 网络结构 使用resnet作…
参考来源:http://www.cnblogs.com/lanye/p/5312620.html 人脸姿态估计:pitch,yaw,roll三种角度,分别代表上下翻转,左右翻转,平面内旋转的角度.       人脸姿态估计的方法有基于模型的方法,基于表观的方法,基于分类的方法等等.其中,基于模型的方法得到的效果最好,因为其得到的人脸姿态是连续的,而另外两种,是离散的,并且很耗时间.人脸姿态估计算法一般当做很多人脸对齐相关论文的副产品被提出,近期,比较“出名”的人脸对齐论文主要来自于CVPR,IC…