Nov, 2019

DirectPose：直接端到端的多人姿势估计

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TL;DR提出了第一个直接的端到端多人姿态估计框架，称为 DirectPose，使用新的关键点对齐机制 (KPAlign)，该机制提高了准确性，并消除了需在底部向上方法中处理的启发式分组或在自顶向下方法中进行边界框检测和 RoI 操作。实验证明，这一端到端模式在人体姿态估计任务中可以达到与之前强大基线相媲美或更好的表现。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 群组姿势：一种简单的端到端多人姿势估计的基线

    通过简单且有效的 Transformer 方法，命名为 Group Pose，我们研究了无人工盒监督的端到端多人姿态估计问题，取得了优于复杂解码器的性能。

    Aug, 2023

  • 明确框检测统一了端到端的多人姿态估计

    ED-Pose 是一个新型的端到端框架，具有明确的框检测技术，用于多人姿态估计，该方法将全局和局部信息进行上下文学习，并解决了这个任务的两个显式框检测过程。该方法不需要后期处理和密集热图监督，并展示了其与两阶段和单阶段方法相比的有效性和效率。

    Feb, 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

  • 无监督跨模态对齐用于多人三维姿态估计

    通过使用新颖的神经表示，我们提出了一种部署友好的、快速的自下而上的多人三维人体姿态估计框架；进一步，我们基于跨模态的对齐问题，提出了一种实用的部署范式，使得我们的模型不仅能够处理现实世界的图像，而且在速度与性能之间实现了更好的平衡。

    Aug, 2020

  • 基于 Transformer 的人体姿势直接估计（TFPose）

    我们提出了一种人体姿态估计框架，该框架以回归为基础，采用转换器有效地解决了姿态估计任务，使用序列预测问题的方法可以避免热图姿态估计带来的缺陷，并且通过关注机制可以适应地关注与目标关键点最相关的特征，从而大大克服了以前回归方法中存在的特征不对齐问题，而且我们的框架能够固有地利用关键点之间的结构关系，在 MS-COCO 和 MPII 数据集上的实验证明了我们的方法可以显著提高基于回归的姿态估计的最新技术水平，并且表现与最好的基于热图的姿态估计方法相当。

    Mar, 2021

  • 单网络全身姿态估计

    本研究提出了一种新的单一神经网络方法，用于 2D 全身姿势估计，并可同时定位身体、面部、手和足关键点。该方法采用一种底部上的公式，使其在图像中的人数不论多少，都能保持恒定的实时性能。神经网络采用多任务学习，经过改进的结构可以处理身体 / 脚和面部 / 手关键点之间的尺度差异。这种方法在速度和全球精度方面都显著优于 OpenPose，并且不像 OpenPose 那样需要为每个手和面候选者运行额外的网络，因此在多人场景中速度更快。本文的研究结果进一步降低了需要 2D 全身信息的应用程序（例如 VR / AR，重新定位）的计算复杂性，而且在面部和手部模糊、低分辨率等情况下，准确率更高。

    Sep, 2019