4 个月前

多人姿态估计与局部关节到人物的关联

多人姿态估计与局部关节到人物的关联

摘要

尽管神经网络在人体姿态估计方面取得了近期的成功,但当前的方法仍局限于单个人的姿态估计,无法处理群体或人群中的个体。在这项工作中,我们提出了一种方法,能够在图像中估计多个被遮挡或截断的人体姿态。为此,我们将多人姿态估计视为一个关节到个体的关联问题。我们从图像中检测到的一组关节候选点构建了一个完全连接图,并利用整数线性规划解决了关节到个体的关联及异常值检测问题。由于对图像中所有个体同时解决关节到个体的关联问题是NP难问题,即使近似求解也非常昂贵,因此我们为每个个体局部求解该问题。在具有挑战性的MPII多人姿态数据集上,我们的方法达到了现有最先进方法的精度,但其速度提高了6,000至19,000倍。

代码仓库

MVIG-SJTU/RMPE
pytorch
GitHub 中提及

基准测试

基准方法指标
keypoint-detection-on-mpii-multi-personLocal Joint-to-Person Association
mAP@0.5: 62.2%
multi-person-pose-estimation-on-mpii-multiLocal Joint-to-Person Association
AP: 62.2%

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