AAAINov, 2019

Simple Pose: 重构和改进面向多人姿态估计的自底向上方法

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 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

  • PersonLab：基于底层上构、基于部件的几何嵌入模型的人体姿势估计和实例分割

    提出一种基于部件建模的无框架底层算法，将姿态估计和多人图像实例分割任务结合起来，使用卷积神经网络检测关键点并预测其相对位移，允许将关键点分组为个人姿势实例，并提出一种部分诱导的几何嵌入描述符。此系统基于完全卷积架构，具有高效的推理能力，在 COCO 数据集上进行训练，实现了显着的性能优化，是首个在 COCO 实例分割任务中策略人类一类的结果。

    Mar, 2018

  • DeeperCut: 一种更深、更强、更快的多人姿态估计模型

    本文旨在提高多人场景下的关节姿态估计技术。为此，我们在三个方面做出了贡献：提出了改进的身体部位检测器、新颖的图像条件下的成对项以及一种递增优化策略。我们的方法在多人姿态估计任务中表现得更加优秀，并在单人姿态估计任务上展现出了竞争性的性能。

    May, 2016

  • 通过整合自上而下和自下而上网络进行单目 3D 多人姿态估计

    本研究提出一种结合自上而下和自下而上方法的 3D 多人姿态估计方法，并利用两人姿态鉴别器和半监督方法增强鲁棒性和准确性，实验证明该方法比现有基线模型更有效。

    Apr, 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

  • AdaptivePose：将人体部位作为适应点

    本文提出了一种更加紧凑和高效的多人姿态估计框架，使用自适应点集来表示人体部位并使用单阶段网络精细地回归多人姿态，在 COCO 测试开发数据集上实现了最佳速度 - 准确度平衡。

    Dec, 2021

  • 基于热图引导的自适应关键点排序的底层人体姿态估计

    本文介绍了一种基于向下拼接的人体姿态估计框架，其中通过关键点检测和聚类两个阶段进行处理。在该框架下，本文提出了多种方案，包括使用关键点热图进行像素级别的关键点回归、采用像素级别空间变换网络学习适应性表示处理尺度和方向差异并提高关键点回归质量，以及使用联合形状和热值评分方案提升预测姿态的可靠性，最终获得了最先进的人体底部向上姿态估计结果。

    Jun, 2020

  • 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

  • 众人姿态估计：克服检测信息瓶颈和模糊性的再思考

    提出了一种新颖的基于 Bottom-up 和 Top-down 方法相结合的姿态估计模型 ——BUCTD，并将该方法应用于动物和人的关键点检测，与之前的现有模型在 CrowdPose 和 OCHuman 数据集上表现相比有了较大改进，并且在非拥挤数据集上的表现也较好。

    Jun, 2023

  • 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