ICLRFeb, 2023

明确框检测统一了端到端的多人姿态估计

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TL;DRED-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。
end-to-end frameworkexplicit box detectionmulti-person pose estimationglobal and keypoint-level informationhuman and keypoint features
发现论文，激发创造
  • DirectPose：直接端到端的多人姿势估计

    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。

    Nov, 2019

  • 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

  • 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

  • 多人三维人体姿态估计的明确遮挡推理

    我们开发了一种方法来明确建模隐藏关节推理过程以显着增强有或无遮挡的人体姿势估计，将任务分为两个子任务：可见关键点检测和遮挡关键点推理，并提出了深度监督编码器蒸馏和骨架引导人体形状拟合来训练我们的模型，实验证明从遮挡中明确学习可以提高人体姿势估计的性能。

    Jul, 2022

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 视频中高效姿态估计的检测与追踪

    该论文提出了一种基于最新的人体检测和视频理解技术的轻量化人体关键点估计和跟踪方法，在帧级别和短视频片段中进行关键点估计，并进行轻量级跟踪，领先于多项竞争者，成为 2017 年 ICCV PoseTrack 的关键点跟踪挑战的最佳表现。

    Dec, 2017

  • 神经互动关键点检测

    该研究提出了一种名为 Click-Pose 的端到端神经交互式关键点检测框架，相比于仅使用手动标注，能够大大降低 2D 关键点注释的标注成本，并探索用户反馈如何与神经关键点检测器合作，在交互方式下更快、更有效地修正预测的关键点。

    Aug, 2023