前言 之所以会搞这个手势识别分类,其实是为了满足之前群友提的需求,就是针对稚晖君的ElectronBot机器人的上位机软件的功能丰富,因为本来擅长的技术栈都是.NET,也刚好试试全能的.NET是不是真的全能就想着做下试试了,MediaPipe作为谷歌开源的机器视觉库,功能很丰富了,而且也支持c++,翻遍社区果然找到了一个基于MediaPipe包装的C#版本,叫MediaPipe.NET,于是就开始整活了. 所用框架介绍 1. WASDK 这个框架是微软最新的UI框架,我主要是用来开发程序的主体,…

人体姿态和形状估计的视频推理:CVPR2020论文解析 VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.05656.pdf Code and pretrained models are available at: https://github.com/mkocabas/VIBE 摘要 人体运动是理解行为的基础.尽管在单图像三维位姿和形状估计方面取得了进展,…

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…

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…

最近学习了人体姿态的相似性评价.需要用到KNN来统计与当前姿态相似的k个姿态信息. 假设我们已经有了矩阵W和给定的测试样本姿态Xi,需要寻找与Xi相似的几个姿态,来估计当前Xi的姿态标签. //knn操作 //读入一帧测试帧 去训练集里面求距离/*1.计算已知类别数据集合汇总的点与当前点的距离2.按照距离递增次序排序3.选取与当前点距离最近的K个点4.确定距离最近的前K个点所在类别的出现频率5.返回距离最近的前K个点中频率最高的类别作为当前点的预测分类*/ //knn操作 //读入一帧测试帧 去…

因为之前正好看了CMU在CVPR2017上的论文<Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields>,而且他们提供了训练好的模型.所以就直接用CMU训练的模型在AI challenge的数据集上做了测试.最后没有使用AI challenge训练集训练的模型在AI challenge上的得分是0.1667,可以看作是一个baseline. 以下是预处理的说明以及加入预处理程序的源代码.openpose的源代码使…

介绍 opencv除了支持常用的物体检测模型和分类模型之外,还支持openpose模型,同样是线下训练和线上调用.这里不做特别多的介绍,先把源代码和数据放出来- 实验模型获取地址:https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose 基于body数据的代码实现: import cv2 import time import numpy as np from random import randint image1 = cv2.imread…

介绍 opencv除了支持常用的物体检测模型和分类模型之外,还支持openpose模型,同样是线下训练和线上调用.这里不做特别多的介绍,先把源代码和数据放出来- 实验模型获取地址:https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose 基于coco数据的代码实现 import cv2 import time import numpy as np from random import randint image1 = cv2.imread(…

1. 摘要 作者使用一个pose-sensitive-embddding,把姿态的粗糙.精细信息结合在一起应用到模型中. 用一个新的re-ranking方法,不需要重新计算新的ranking列表,是一种无监督.自动的方法. 这个新方法取得了state-of-the-art的效果. 2. 介绍 粗糙的信息作者使用view information来表示,通过估计front.back.side三种方向得分来表示: 精细的信息作者通过计算人体的14个关键点的位置来表示,然后把位置信息作为通道输入到模型…

一.简介 官方网站:http://cocodataset.org/全称:Microsoft Common Objects in Context (MS COCO)支持任务:Detection.Keypoints.Stuff.Panoptic.Captions说明:COCO数据集目前有三个版本,即2014.2015和2017,其中2015版只有测试集,其他两个有训练集.验证集和测试集.(本贴内容来源于官网+个人理解与描述) 二.数据集下载 方法一:直接官网下载(需要FQ).方法二:本人已把官网数据…