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…

Optical Flow Estimation using a Spatial Pyramid Network   spynet  本文将经典的 spatial-pyramid formulation 和 deep learning 的方法相结合,以一种 coarse to fine approach,进行光流的计算.This estiamates large motions in a coarse to fine approach by warping one image of a pair…

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…

 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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…