2d human pose estimation | BriefGPT

关键词2d human pose estimation

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通过重新审视数据增强和一致性训练来提升半监督 2D 人体姿势估计
挖掘未标记图像的额外使用能够有效地提高 2D 人体姿态估计器的准确性，通过数据增强和一致性训练方法，我们提出了一种简洁紧凑的半监督学习方法，与先前的方法相媲美，并在公共数据集中带来了显著的改进。
PDF5 months ago
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。
PDF7 months ago
ICCV高效的自监督人体姿势估计与归纳先验调整
简化中文摘要：本文探讨了改善自监督人体姿势估计的方法，包括分析重建质量与姿势估计准确性的关系，提出了一个优于基准模型的模型流水线，使用不到三分之一的训练数据量，并提出了一种适用于自监督环境的度量，用于衡量预测身体部位长度比例的一致性。结果表
PDF8 months ago
学习结构引导的扩散模型用于二维人体姿态估计
本文提出了 DiffusionPose，将 2D 人体姿态估计问题定义为噪声热图的关键点热图生成问题，并通过添加噪声，将关键点扩散到随机分布中，学习扩散模型从噪声热图中恢复与图像特征相关的地面真值热图，从而实现从初始化热图的漸進式降噪方式生
PDFa year ago
ECCVPoseur：基于 Transformer 的直接人体姿势回归
提出了一种基于 Transformer 网络的 2D 人体姿势估计方法，直接将图像转换为坐标进行回归预测，并利用自适应注意力机制来提高关键点坐标预测精度，实现了在 MS-COCO 数据集上超越同类方法的目标。
PDF2 years ago
CVPR学习从复杂野外场景中恢复鲁棒的三维人体网格
该研究论文提出了一种名为 3DCrowdNet 的深度学习模型，利用 2D 人体姿态估计和基于关节回归的方法，从拥挤的实景图像中恢复出单个人的三维人体模型。
PDF3 years ago