Mar, 2023

全局关系建模与细化用于自底向上的人体姿态估计

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TL;DR该研究提出了一种基于卷积神经网络的全局关系建模和多分支特征对齐的多人姿态估计方法，相较于现有方法具有更强的本地和全局处理能力和更高的估计性能。
multi-person pose estimationbottom-up paradigmconvolutional neural networkglobal relation modelingmulti-branch feature align
发现论文，激发创造
  • 基于图像的多视角 3D 多人姿态估计

    本文介绍了一种从多个校准相机视角估计多个人的 3D 姿势的方法，通过使用图神经网络以及特定任务的模块实现了高性能、低计算复杂度的结果。

    Sep, 2021

  • 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

  • 多粒度推理用于图像社交关系识别

    本研究提出了一种基于多粒度推理的社交关系识别框架，包括全局知识，中层细节和细粒度姿态关键点。研究设计了基于姿态指导的人物对象图和人物姿态图来建模人物到对象的动作和配对人物之间的交互，并借助图卷积网络进行社交关系推理。实验结果表明提出的框架在两个公共数据集上具有较高的效果。

    Jan, 2019

  • 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

  • 针对多人姿态估计的学习本地化 - 全局上下文适应

    本文研究了一种名为 LOGO-CAP 的多人姿势估计方法，该方法通过学习局部 - 全局上下文适应来实现准确的多人姿势估计。

    Sep, 2021

  • 图形模型智能估计具有图像相关对关系的关节姿态

    使用深度卷积神经网络和图形模型，从单个静态图像中估计人的关节姿势，利用局部图像测量，定义图形模型并尝试预测它们之间的空间关系，从而充分利用图像相关联的先验知识。

    Jul, 2014

  • 面向人 - 物交互检测的姿态感知多层特征网络

    本文介绍了一种利用人体姿态提示的多层次关系检测策略，通过深度学习的方法将人体姿态融入到三个语义层面的关系表示中，以解决人体场景中精细化的物体交互识别问题。实验证明本方法在公共基准测试中表现优异。

    Sep, 2019

  • 基于关系网络的 3D 人体姿态估计

    本文提出了一种基于神经网络的新型三维人体姿态估计算法，采用关系网络的结构来捕捉不同身体部位之间的关系，并使用每对不同身体部位生成的特征的平均值进行 3D 姿态估计，提出的网络在 Human 3.6M 数据集中实现了最先进的性能，并能在缺失关节的情况下有效地产生可信的结果。

    May, 2018

  • 多人姿态估计的可微分分层图分组

    本文提出了一种新的人体部分聚类方法，即可学习的分层图聚类 (HGG) 方法，用于底层多人姿态估计任务，并证明该方法可以提高底层姿态估计方法的性能。

    Jul, 2020

  • 不同 iable 的多粒度人类表达式学习，针对实例感知的人类语义分割

    本论文提出了一种新的底部向上体系结构，以联合学习类别级人类语义分割和多人姿态估计来解决实例感知的人体部位解析的挑战任务。该框架利用不同人类细粒度上的结构信息，使人员分区的难度降低。通过将联合关联建模为最大权二分匹配，实现了可微分的解决方案，从而使我们的方法具有端到端的可训练性，并且允许将分组误差直接传播到多层次的人类表征学习中。

    Mar, 2021