
摘要
本文旨在推进多人场景中姿态估计的最先进水平。为此,我们在三个方面做出了贡献:(1)提出改进的身体部位检测器,生成有效的自下而上的身体部位建议;(2)引入新的图像条件下的成对项,允许将这些建议组装成数量可变的一致身体部位配置;(3)提出一种增量优化策略,该策略能够更高效地探索搜索空间,从而在提高性能的同时显著加快处理速度。我们对两个单人和两个多人姿态估计基准进行了评估。实验结果表明,所提出的 方法在多人姿态估计任务上显著优于已知的最佳结果,并且在单人姿态估计任务上也表现出竞争力。模型和代码可在 http://pose.mpi-inf.mpg.de 获取。
代码仓库
gyaansastra/DeepLab
tf
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orkqueen/depplabseongil
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PJunhyuk/exercise-pose-analyzer
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yttrilab/b-soid
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Ayaanesmail/Test.-
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eldar/deepcut
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eho-tacc/DeepLabCut
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srini2dl/DogPoseEstimation
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eldar/deepcut-cnn
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gsoykan/deepercut-replication
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janbertelngo/count-people
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estelabalboa/Proyecto_Final_Pilates
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eldar/pose-tensorflow
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PJunhyuk/people-counting-pose
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chongchen20/Deeplabcut
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gsoykan/comp541_term_project
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基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| keypoint-detection-on-mpii-multi-person | DeeperCut | mAP@0.5: 59.4% |
| multi-person-pose-estimation-on-mpii-multi | DeeperCut | AP: 59.4% |
| multi-person-pose-estimation-on-waf | DeeperCut | AOP: 88.1% |
| pose-estimation-on-leeds-sports-poses | ResNet-152 + intermediate supervision | PCK: 90.1% |
| pose-estimation-on-mpii-human-pose | ResNet-152 + intermediate supervision | PCKh-0.5: 88.52 |