转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/12424767.html 论文: Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation https://arxiv.org/abs/1708.01101 第三方pytorch代码: https://github.com/Naman-ntc/Pytorch-Human-Pose-Estimation 1. 整体结构 将hourglass的残差模块改为金…

近年来,AR不断发展,作为一种增强现实技术,给用户带来了虚拟和现实世界的融合体验.但用户已经不满足于单纯地将某件虚拟物品放在现实场景中来感受AR技术,更想用身体姿势来触发某个指令,达到更具真实感的人机交互功能. 比如在AR体感游戏中,用户不必点击按键进行频繁操作,通过某个姿势即可触发:在拍摄短视频时,用户无需接触屏幕,摆出不同的姿势便可触发某些特定效果:健身App中,教练进行健身教学时,用户可以摆出相应姿势跟练,由系统识别姿势是否标准. 那么,如何用特定的人体姿势来识别指令进行人机交互呢? 华为…

作者 | 李秋键 责编 | Carol 封图 | CSDN 下载自视觉中国 众所周知随着人工智能智能的发展,人工智能的落地项目也在变得越来越多,尤其是计算机视觉方面. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 所以今天我们也是做一个计算机视觉方面的训练,…

首发于深度学习那些事 已关注写文章   扔掉anchor!真正的CenterNet——Objects as Points论文解读 OLDPAN 不明觉厉的人工智障程序员 ​关注他 JustDoIT 等 188 人赞同了该文章 前言 anchor-free目标检测属于anchor-free系列的目标检测,相比于CornerNet做出了改进,使得检测速度和精度相比于one-stage和two-stage的框架都有不小的提高,尤其是与YOLOv3作比较,在相同速度的条件下,CenterNet的精度比Y…

Kinect开发资源汇总   转自: http://www.sigvc.org/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=254&highlight=kinect By doctorimage整理 开发Kinect应用本质上和开发其他Windows应用一样,不同的是该SDK支持Kinect感应器的相关功能,比如彩色图像.深度图像.音频.骨骼动画数据等.   本文整理了Kinect应用开发的相关资源,如果你正在进行Kinect开发或打算进行Kinect开发,这将对你有…

左手!右手!抱一抱!扭一扭! 快手短视频,红遍东西南北中, 给大家的生活增添了不少乐趣. 有了人体姿态识别的魔法表情, 不会跳舞的也都可以跟着跳一跳. 从村口朴实的阿姨,到写字楼里端庄的白领, 在人体姿态识别的魔法表情附着之下, 都可以很快学会一支舞蹈! 我这才想明白, 理解了那句"记录生活,记录你", 原来"放飞"才能遇见真正的自己! 没有跳舞基础的我, 也能录一支自己跳舞的小视频啦. 从跟舞到领舞,再转行杂技表演界, 在快手,一切都是"so easy&…

0 - 背景 人体姿态识别存在遮挡以及关键点不清晰等主要挑战,然而,人体的关键点之间由于人体结构而具有相互关系,利用容易识别的关键点来指导难以识别关键点的检测,是提高关键点检测的一个思路.本文通过提出序列化结构模型,来提高人体姿态识别任务的效果. 1 - 贡献 使用一个序列卷积结构模型学习表达空间信息 采用系统的方法来设计和训练模型,以学习图像特征和依赖图像空间模型进行结构化预测的任务 在MPII/LSP/FLIC等数据集上实现了最好的性能 分析了联合训练一个多阶段.中间重复监督的架构的效果 2…

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Pyramid Residual Module(PRMs)来提高DCNNs的尺度不变性. 并且我们发现现存的初始化方法并不适用multi-branch的网络,我们在当前的权重初始化方法上提出了新的方法并给出了理论证明. 1 - 贡献 提出Pyramid Residual Module来提高深度模型的尺度…

0 - 人体姿态识别存在的挑战 图像中的个体数量.尺寸大小.位置均未知 个体间接触.遮挡等影响检测 实时性要求较高,传统的自顶向下方法运行时间随着个体数越多而越长 1 - 整体思路 整个模型架构是自底向上的,先识别出关键点和关节域,然后通过算法组合成个体的姿势图. 1.1 - 求所有关键点(头部,肩膀,手肘,手腕...) 第一个CNN将原图所为输入,输出热图(每一个热图包含一种特定关键点) 第二个CNN将第一个CNN的输出(热图)和原图作为输入,输出热图 循环直到收敛.示意图如上图(b)所示.…

计算机视觉 1. 嘉宾:商汤科技CEO 徐立 文章回顾:计算机视觉的完整链条,从成像到早期视觉再到识别理解 2. 嘉宾:格灵深瞳CTO 赵勇 文章回顾:计算机视觉在安防.交通.机器人.无人车等领域的应用 3. 嘉宾:上交大教授 马利庄 文章回顾:可视媒体大数据的智能处理技术与应用 4. 嘉宾:阿里资深总监 华先胜 文章回顾:图像搜索的前世今生 5. 嘉宾:杨安国 DeepSee CEO 主题:如何让飘在半空的计算机视觉技术与需求落地? PDF:http://pan.baidu.com/s/1bp…