CVPRNov, 2017

级联金字塔网络用于多人姿势估计

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TL;DR本研究提出了一种名为 CPN 的多人姿态估计的网络结构，该算法采用自上而下的流程首先生成人体边界框，然后在每个边界框内使用 CPN 进行关键点的定位，实验结果显示与 COCO 数据集上的平均精度 73.0 和 72.1 相比，相对提高了 19%
multi-person pose estimationconvolutional neural networkcascaded pyramid networkkeypoint localizationhuman bounding boxes
发现论文，激发创造
  • 3D 人体姿势估计竞赛级联金字塔网络

    该研究提出了一种基于 2D 姿势估计和残差块的 2-3 阶段框架，并在 ECCV2018 PoseTrack Challenge 的验证数据集上取得了有希望的结果。

    Oct, 2018

  • 借助置信度网络优化多人姿态跟踪

    本研究开发了一种新型关键点置信网络和跟踪流程，以改善自上而下方法中的人体检测和姿势估计，实验结果显示我们的方法在人体检测和姿势估计方面具有普适性，并在 PoseTrack 2017 和 2018 数据集上取得最先进的性能。

    Oct, 2023

  • Simple Pose: 重构和改进面向多人姿态估计的自底向上方法

    通过改进下联式方法，提出了一种改进的多人姿势估计方法，该方法使用更直观却更合理的表示方法，具有 attention 机制的改进型叠叠层沙漏网络，专门用于 hard keypoint 和 keypoint 关联挖掘的新型 Focal L2 Loss 和用于将检测到的关键点分组为单个姿势的强大贪婪关键点分配算法，平均精度比基准线高约 15％，与 MS-COCO 测试数据集上的最新技术相当。

    Nov, 2019

  • 大规模多人姿态估计的精度提升

    该论文提出了一种用于多人检测和二维姿势估计的方法，采用两个阶段的简单而强大的自上而下方法，结合使用 Faster RCNN 检测器、关键点基于非最大抑制（Non-Maximum-Suppression）和置信度计算，利用 COCO 数据集训练得到的该系统具有较高的平均精度和表现。

    Jan, 2017

  • 双路径网络用于多人姿态估计

    本文提出了一种特别设计用于多人姿势估计的双路网络，着重于回归关键点和连肢矢量，与现有的 openpose 网络在模型大小、前向速度和估计精度方面进行了比较。

    Oct, 2017

  • 多尺度监督网络用于人体姿态估计

    该研究提出了基于深度卷积去卷积模型的鲁棒人体姿态估计方法，通过多尺度的上下文监督和全局回归的方式增强模型的姿态鲁棒性，并在 MPII 和 FLIC 数据集上展示了具有竞争力的性能。

    Aug, 2018

  • 人体姿态估计的多尺度结构感知网络

    本文提出了一种多尺度结构感知神经网络，通过多尺度监督、多尺度回归网络、中间监督和结构感知损失以及关键点掩蔽训练方案等四个方面对深度卷积 - 反卷积沙漏模型进行改进，以有效地提高人体姿势估计的性能。该网络不仅可以解决尺度差异、遮挡和复杂多人场景等问题，而且可以全局优化多尺度特征的结构匹配，并在 MPII 挑战排行榜上取得了领先地位。

    Mar, 2018

  • HintPose

    本研究通过引入两个新的概念 - instance cue 和 recurrent refinement 到已有的姿态估计模型中，以处理带有多个人的检测框，实现了更准确的姿态估计，并在 COCO17 关键点数据集上取得了较高的 mAP 得分。

    Mar, 2020

  • 从单目图像估计多人三维人体姿态

    通过提出的 HG-RCNN 网络，借助 Mask-RCNN 和 Hourglass 结构进行多人 3D 人体姿态估计，实现对每个感兴趣区域（RoI）中 2D 关键点的先预测后提升，最终采用弱透视投影模型和焦距和根偏移的联合优化将估计的 3D 姿态置于相机坐标系下，该网络简单模块化且无需多人 3D 姿态数据集，取得了 MuPoTS-3D 数据集的最优性能，并能近似在相机坐标系下估计 3D 姿态。

    Sep, 2019

  • 面向高性能的单阶段人体姿态估计

    本文针对使用 Mask RCNN 进行人体姿态估计时存在的性能问题及效率问题，提出了一种基于改进后的全局上下文模块和 ResNet-50 骨架的人体姿态估计方法，取得了较好的姿态估计效果和运行效率。

    Jan, 2023