Jun, 2014

深度卷积神经网络下的人体姿态估计的异构多任务学习

PDF
TL;DR本文提出了一个异构多任务学习框架，用于通过深度卷积神经网络从单 ocular 图像中实现人体姿势估计，同时学习姿势 - 关节回归器和滑动窗口身体部位检测器，并证明包含身体部位检测任务有助于正则化网络，并指导其收敛于良好解决方案，并在多个数据集上报告了竞争和最先进的结果。 还通过实验证明，我们的网络中间层中学习的神经元针对局部身体部位进行了优化。
heterogeneous multi-task learninghuman pose estimationconvolutional neural networkbody-part detectorlocalization
发现论文，激发创造
  • 基于嵌入式多任务学习的深度图像人体姿态估计

    本文提出一种多任务学习框架，采用深度神经网络进行实现，用于从静止深度图像中预测人体姿态，并使用 MatchNet 协助推断。在大规模数据集上的实验证明该框架可以显著提高人体姿态估计的准确度。

    Aug, 2016

  • 使用卷积网络学习人体姿势估计特征

    本文提出了一种新的基于卷积神经网络的人体姿势估计的架构和改进的学习技术，能够学习底层特征和高级弱空间模型，在姿态估计中比现有传统架构实现了显著改善。同时，本文探讨了一些研究中发现的经验教训，表明在一些情况下，甚至仅涵盖图像中的几个像素的特征检测器也可以产生出强的特征检测结果，并且高级空间模型对姿势估计的改善效果相对较小。本文的主要贡献在于展示了一种特定变体的深度学习可以在该任务上胜过所有现有传统架构。

    Dec, 2013

  • DeepPose: 使用深度神经网络进行人体姿势估计

    本文提出一种基于深度神经网络的人体姿势估计方法，将姿势估计表示为一种基于 DNN 的回归问题，通过级联 DNN 回归器来提高姿势估计的精确性，并在四种不同类型的学术基准测试中取得了优异的实验结果。

    Dec, 2013

  • 使用深度神经网络进行 3D 人体姿态结构预测

    本文提出了一种基于深度学习回归体系结构的 3D 人体姿势结构预测方法，该方法借助于过度完备的自动编码器并考虑关节从属关系，优于现有技术，包括结构保留和预测准确性两方面。

    May, 2016

  • 卷积网络和图形模型联合训练的人体姿态估计

    本文提出一种新的混合架构，并将其成功应用于单眼图像中的人体姿态估计等领域，同时提出了联合训练的想法以提高性能并明显超越现有技术。

    Jun, 2014

  • 结合局部外观和整体视角：双源深度神经网络用于人体姿态估计

    本文提出一种基于双源深度卷积神经网络 (DS-CNN) 从单张图片中估计 2D 人体姿态的新方法，该方法集成了局部 (身体) 部分的外观和全局视角，实现了更准确的人体姿态估计，并结合多种图像处理算法，有效实现关节点检测、定位和人体姿态估计。

    Apr, 2015

  • 使用带有 2D 姿态信息的卷积神经网络进行 3D 人体姿势估计

    本文提出了一种使用卷积神经网络进行端到端学习的 3D 人体姿势估计方法，通过 CNN 学习找出相对于其他关节的相对 3D 位置，并通过将 2D 姿势信息与图像特征连接以及通过关于多个关节的相对位置信息的组合来获得更准确的 3D 姿势。实验结果表明，该方法在 Human 3.6m 数据集上实现了与最先进方法可比较的性能。

    Aug, 2016

  • 深度双连续网络用于人体姿态估计

    本文提出了一种基于多帧和时序信息的人体姿态估计方法。该方法包含三个模块：姿态时序合成器、姿态残差融合模块和姿态校正网络。在 PoseTrack2017 和 PoseTrack2018 数据集上进行的实验结果表明，该方法取得了最佳效果，并已发布代码以期促进未来的研究。

    Mar, 2021

  • 卷积神经网络实现高效的物体定位

    通过深度卷积网络及位置细化模型使人体姿态的关节定位精度得到提升

    Nov, 2014

  • 从多视角图像学习单目三维人体姿态估计

    本文提出了一种通过多视角的训练，使用一致性约束联合监督损失及惩罚项实现替代大量标注的 3D 人体姿态估计方法，并提出了一种联合估计相机姿态及人体姿态的方法，在 3D 人体姿态估计方面取得了良好的表现。

    Mar, 2018