借助置信度网络优化多人姿态跟踪

Oct, 2023

借助置信度网络优化多人姿态跟踪

Improving Multi-Person Pose Tracking with A Confidence Network

Zehua Fu, Wenhang Zuo, Zhenghui Hu, Qingjie Liu, Yunhong Wang

TL;DR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。

Abstract

human pose estimation and tracking are fundamental tasks for understanding human behaviors in videos. Existing top-down framework-based methods usually perform three-stage tasks: human detection, pose estimation and tracking. Although promising results have been achieved, these methods

human pose estimation human tracking top-down approaches keypoint confidence network tracking pipeline

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

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

人体姿势估计的校准

该研究论文介绍了解决姿势估计中的误校准问题的方法，通过理论分析和网络调整实现了准确度的显著提升，并提出了一种轻量级后期增益算法（CCNet），可进一步改善准确度。

Nov, 2023

结合检测与跟踪进行视频中人体姿态估计

本篇论文提出了一种新的自上而下的方法来解决多人姿态估计和视频跟踪问题，该方法利用影片中已知的人位置向前向后传递并在这些区域搜索姿势，通过此技术，不局限于个人检测器的性能并且可以预测未被检测到的人的姿势。这种方法包括三个组件：（i）在小视频片段上同时执行身体关节检测和跟踪的 Clip Tracking Network；（ii）将 Clip Tracking Network 产生的固定长度轨迹片段合并为任意长度轨迹的 Video Tracking Pipeline；（iii）基于空间和时间平滑项来细化关节位置的空间 - 时间合并过程的 Spatial-Temporal Merging。由于我们的剪辑跟踪网络和合并过程的精度非常高，我们的方法可以在困难的场景（例如严重纠缠的人）中产生非常准确的关节预测，并在关节检测和跟踪方面实现了最先进的结果，对于 PoseTrack 2017 和 2018 数据集，并且超过了所有自上而下和自下而上的方法。

Mar, 2020

人体姿态识别与跟踪的自顶向下方法

使用自顶向下的方法，建立了一个由三个模块组成的强基准系统，分别为人体候选检测器、单人姿态估计器和人体姿态跟踪器。该方法使用了先进的通用物体检测器来检测人体候选者，并使用级联金字塔网络来估计相应的人体姿态，最后使用基于光流的姿态跟踪器进行多目标姿态跟踪。经过大量实验验证了各种模型和配置，该方法成功参加了两个 ECCV18 PoseTrack 挑战：姿态估计和姿态跟踪。

Jan, 2019

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

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

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

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

级联金字塔网络用于多人姿势估计

本研究提出了一种名为 CPN 的多人姿态估计的网络结构，该算法采用自上而下的流程首先生成人体边界框，然后在每个边界框内使用 CPN 进行关键点的定位，实验结果显示与 COCO 数据集上的平均精度 73.0 和 72.1 相比，相对提高了 19%

Nov, 2017