Oct, 2023

基于人体姿势的深度学习估计、跟踪和动作识别：综述

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TL;DR该论文综述了基于深度学习的姿势分析应用，包括姿势估计、姿势跟踪和动作识别，并讨论了现有技术的优势和局限性，重点介绍了将这三个任务整合到视频序列的统一框架中的方法，并探讨了相关挑战和未来研究方向。
发现论文，激发创造
  • 基于深度学习的人体姿势估计：综述

    本文介绍了基于深度学习的 2D 和 3D 人体姿态估计的综述，系统分析和比较了这些解决方案，对研究的挑战，应用和未来方向进行了讨论，包括 250 多篇研究论文以及姿态估计数据集和评估指标的定量表现比较和讨论。

    Dec, 2020

  • 基于深度学习的单目人体姿态估计方法综述

    本篇论文对基于深度学习的 2D 和 3D 人体姿态估计方法及其挑战、框架、数据集、度量标准、性能比较和未来研究方向进行了综述。

    Jun, 2020

  • 使用多任务深度学习进行 2D/3D 姿势估计和动作识别

    本文提出了一种多任务框架，用于联合解决静态图像的二维和三维姿势估计及视频序列的人类动作识别问题。实现了端到端优化，与传统分开学习相比准确率显著提高，报告了使用该方法对 MPII、Human3.6M、Penn Action 和 NTU 四个数据集的测试结果，证明了其在目标任务上的有效性。

    Feb, 2018

  • 深度学习用于 3D 人体姿势估计和网格恢复的综述

    本文通过研究 200 多篇论文，全面回顾了过去五年中 3D 人体姿态估计和网格恢复领域的深度学习方法进展，包括单人和多人方法，以及基于显式模型和隐式表示的人体网格恢复方法，并提供了公开数据集上的比较结果，以及深入观察和激发未来研究方向。

    Feb, 2024

  • 实时 3D 人体姿态估计和动作识别的多任务深度学习

    本研究提出了一种多任务学习框架，能够同时从单眼彩色图像中估算二维或三维的人体姿态并分类人体动作。通过参数共享与关键预测部分解耦等技术，该框架能有效地处理静态图像和视频剪辑，实现了 100 帧以上的速度，并在四个数据集上显著提高了预测能力。

    Dec, 2019

  • 基于深度学习的物体姿态估计：综述

    基于深度学习的物体姿态估计的最新进展、挑战和未来研究方向的综述。

    May, 2024

  • 人体姿态估计中自上而下方法的综述

    本篇论文对基于深度学习的二维图像人体姿态识别的最新方法进行了广泛的综述和比较，重点关注自 2016 年以来的自顶向下方法，此外，还讨论了数学基础、挑战与局限性、基准数据集和评价指标。

    Feb, 2022

  • 基于深度学习的视觉人体姿势估计调查

    综合综述了基于深度学习的视觉人体姿势估计的方法及应用，并就研究中的挑战和趋势进行了讨论，为初学者和高级研究人员提供了有意义的概述和补充材料。

    Aug, 2023

  • 基于深度学习的单目 2D 和 3D 人体姿态估计的最新进展

    本研究调查了深度学习技术在单目视觉下的人体姿态估计方面的最新进展，针对目前各个领域应用进行了综述，并提出了未来需求的研究方向。

    Apr, 2021

  • 深入了解动作识别：综述

    本文全面回顾了人类动作识别领域的先驱方法和基于深度学习的方法，展望了该领域未来的新研究方向。

    May, 2016