animal pose estimation | BriefGPT

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CVPR使用野外动态抓取数据对单目三维狗姿态估计进行基准测试
我们介绍了一种针对从野外单眼图像中进行 3D 犬姿势估计的新型基准分析。我们使用了一个多模态数据集 3DDogs-Lab，其中拍摄了不同品种狗在走道上奔跑的情景，并包含了来自光学标记的运动捕捉系统、RGBD 相机、IMU 以及压力垫的数据。
PDF16 days ago
APTv2：大规模数据集及其性能超越的动物姿态估计和追踪评测
动物姿势估计和跟踪（APT）是在一系列视频帧中检测和监测动物关键点的关键任务，是理解动物行为的基础，该研究介绍了 APTv2—— 一个用于动物姿势估计和跟踪的先驱性大规模基准测试集，包含了来自 30 种不同动物物种的 2,749 个经过筛选
PDF6 months ago
鼠类和姿态：来自未标记数据和合成先验的 2D 鼠标姿态估计
使用合成的经验姿势先验从未标记图像中估计 2D 鼠标身体姿势的方法可以在缺少注释的情况下探测和测量动物行为，展示了对其他动物物种的潜力。
PDFa year ago
SPAC-Net: 增强姿态估计的动物姿态感知合成网络
本研究提出了一种新的方法 ——Synthetic Pose-aware Animal ControlNet (SPAC-Net)，该方法将 ControlNet 整合到先前提出的 Prior-Aware Synthetic animal d
PDFa year ago
CVPRScarceNet: 带有少量标注的动物姿态估计
本文提出了一种基于伪标签方法的动物姿态估计方法，利用少量有标注的数据与大量无标注数据相结合，通过可靠的伪标签选择、可重复样本再标注和一致性约束来实现半监督学习，提高了性能，并在 AP-10K 数据集上优于现有半监督方法，在 TigDog 数
PDFa year ago
AP-10K：野外动物姿态估计基准测试
本文提出了 AP-10K, 首个大规模哺乳动物动物姿态估计基准，提出了包括监督学习、领域迁移和域泛化在内的三个任务以及相应的姿态估计模型，通过实验结果展示了从多种不同动物物种进行学习在准确性和泛化能力方面的优越性，为未来动物姿态估计的研究开
PDF3 years ago
CVPRSyDog: 用于改进 2D 姿态估计的合成犬数据集
该研究介绍了一种使用虚拟实验数据集进行动物姿势估计的方法 ——SyDog，并表明这种方法较真实数据更有效。
PDF3 years ago
CVPR从合成到真实：用于动物姿态估计的无监督域适应
本文提出了一种基于多尺度领域自适应模型以及一种在线粗到细的伪标签更新策略的方法来解决动物姿势估计中标签不足的问题，并在未见过的领域和未见过的动物类别上进行了广泛测试，取得了还不错的实验效果。
PDF3 years ago
ICCV动物姿势估计的跨域适配
本文介绍了一种利用跨域适配方法和人类姿态数据集提升多种动物物种姿态估计的方法。实验表明，该方法可以很好地利用先验知识，并取得令人信服的结果。
PDF5 years ago