4 个月前

DeeperCut:一种更深、更强、更快的多人姿态估计模型

DeeperCut:一种更深、更强、更快的多人姿态估计模型

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
GitHub 中提及
orkqueen/depplabseongil
tf
GitHub 中提及
yttrilab/b-soid
GitHub 中提及
Ayaanesmail/Test.-
tf
GitHub 中提及
eldar/deepcut
GitHub 中提及
eho-tacc/DeepLabCut
tf
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srini2dl/DogPoseEstimation
tf
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eldar/deepcut-cnn
GitHub 中提及
janbertelngo/count-people
tf
GitHub 中提及
eldar/pose-tensorflow
tf
GitHub 中提及
chongchen20/Deeplabcut
tf
GitHub 中提及

基准测试

基准方法指标
keypoint-detection-on-mpii-multi-personDeeperCut
mAP@0.5: 59.4%
multi-person-pose-estimation-on-mpii-multiDeeperCut
AP: 59.4%
multi-person-pose-estimation-on-wafDeeperCut
AOP: 88.1%
pose-estimation-on-leeds-sports-posesResNet-152 + intermediate supervision
PCK: 90.1%
pose-estimation-on-mpii-human-poseResNet-152 + intermediate supervision
PCKh-0.5: 88.52

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