3 个月前

BlazePose:设备端实时人体姿态追踪

BlazePose:设备端实时人体姿态追踪

摘要

我们提出BlazePose,一种专为移动设备上实时推理而设计的轻量级卷积神经网络架构,用于人体姿态估计。在推理阶段,该网络可为单个人体检测出33个关键点,且在Pixel 2手机上运行速度超过每秒30帧,因而特别适用于健身追踪、手语识别等实时应用场景。本工作的主要贡献包括:提出一种新颖的人体姿态追踪方案,以及一种轻量级人体姿态估计神经网络,该网络结合热图(heatmaps)与关键点坐标回归两种方式,实现高效精准的姿态估计。

基准测试

基准方法指标
3d-pose-estimation-on-google-arBlazePose Lite
PCK@0.2: 79.6
3d-pose-estimation-on-google-arOpenPose (body only)
PCK@0.2: 87.8
3d-pose-estimation-on-google-arBlazePose Full
PCK@0.2: 84.1
3d-pose-estimation-on-google-yogaOpenPose (body only)
PCK@0.2: 83.4
3d-pose-estimation-on-google-yogaBlazePose Full
PCK@0.2: 84.5
3d-pose-estimation-on-google-yogaBlazePose Lite
PCK@0.2: 77.6

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