人体姿态估计图 |
| 时间：2025-03-18 09:19:43 来源：互联网 作者： |
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人体姿态估计(Human Pose Estimation，下称HPE)是计算机视觉中一个很基础的问题，也是许多高层语义任务和下游应用场景的基础。顾名思义，可以理解为对“人体”的姿态（关键点，比如头，左手，右脚等）的位置估计。 HPE分为两大类：2D HPE和3D HPE。图1显示了HPE的深度学习方法的分类。根据人数，2D HPE 展开二、2D人体姿态估计2.1 2D单人姿态估计一般来说，采用深度学习技术的单人pipeline有两类：回归方法和基于heatma2.2 2D多人姿态估计与单人HPE相比，多人HPE更困难、更具挑战性，因为它需要计算人 展开数据集和评估指标4.1 2D HPE数据集虽然在2014年之前，2D HPE任务已经使用了多个数据集，但由于缺乏不同的物 4.2 2D HPE评估指标由于需要考虑的特征和需求很多(如人体上半身/全身、单/多人姿态估 展开三、3D 人体姿态估计3D HPE是一种能够预测人体关节在3D空间中位置的技术，近年来受到了广泛关注，因为它可以提供与人体相关的大量3D结构信息。有许多应用，如3D电影和动画行业、虚拟现实和在线3D动作预测等。尽管最近2D HPE取得了显著进步，3D HPE仍然是一项具有挑战性的任务。而 展开来自 CSDN内容二、2D人体姿态估计三、3D 人体姿态估计数据集和评估指标查看所有章节更多内容请查看https://blog.csdn.net/poppyty/article/details/127771507
【万字长文1！人体姿态估计(HPE)入门教程】 大部分的多人姿态估计都是对图像中的人体目标作裁剪然后运行单人姿态估计方法，这就缺失了每个人体目标在图像中的全局坐标信息； CLIFF在以HMR作为baseline的基础上，仅仅增加了3个输入， c_x,c_y,b ，分别为bbox 更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/596043913
9个最常用的人体姿态估计模型 本文详细介绍了姿态估计在计算机视觉中的重要性，包括其应用领域、基本概念、2D/3D区别，以及OpenPose、MoveNet、PoseNet等九种流行模型的原理和特点。 这些模 更多内容请查看https://blog.csdn.net/shebao3333/article/details/133698766
人体姿态估计综述(Human Pose Estimation&Action 2022年7月19日 · 人体姿态是计算机视觉中一个涵盖任务类型很多的领域，目前主要的研究可以分为三大类，如图中思维导图展示： 1） 人体姿态估计(Human Pose Estimation，下称HPE) 是 更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/539243341
2D多人姿态估计指南(1)：热图回归与坐标回归流程 2022年11月2日 · 在人体姿态估计任务上，一直以来是基于热图回归的方法性能会优于基于坐标回归的方法，至于为什么，有三种常见角度： 直接坐标回归，网络需要学习的函数高度非线性，不适合网络学习；更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/483753909
从经典到最新前沿，一文概览2D人体姿态估计2021年9月5日 · 2D人体姿态估计主要可以分为单人姿态估计（Single Person Pose Estimation, SPPE）和多人姿态估计（Multi-person Pose Estimation, MPPE）两个子任务。 单人姿态估计是基础，在这个问题中，我们要做的事情就是给我们 fussl更多内容请查看https://blog.csdn.net/qq_42722197/article/details/120124694
hanspub.org[PDF]基于图注意力的单目3D人体姿态估计 本文提出了一种基于深度学习的三维人体姿态估计算法,该算法充分利用人体骨骼节点的连接关系和对称关系构建了一种图注意力时间卷积网络,该网络可以充分利用单目视频中 更多内容请查看https://pdf.hanspub.org/AIRR20230200000_69581120.pdf
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哔哩哔哩计算机视觉方向简介 | 人体姿态估计 人体姿态骨架图 (skeleton) 用图形格式表示人的动作。 本质上，它是一组坐标，连接起来可以描述人的姿势。 骨架中的每个坐标都被称为这个图的部件（或关节、关键点） 更多内容请查看https://www.bilibili.com/opus/685283545577422857
计算学部https://cs.hit.edu.cn/_upload/article/files/05/84/714185[PDF]PAF 的深度图人体姿态估计2024年9月13日 · 针对深度图 像场景下的人体姿态估计问题，本文使用自下而上，基于PAF[16]的人体姿态估计方法。通过构建卷积神 经网络，进行关节点特征检测和PAF信息的提取，将 这 更多内容请查看https://cs.hit.edu.cn/_upload/article/files/05/84/714185c540bd8cf866a7113719ab/f6215960-803d-4c7e-804a-a073bacf8641.pdf
江大白 | 万字长文！人体姿态估计入门详细教程（推 2024年10月23日 · 基于视觉的单目人体姿势估计，是计算机视觉中最基本和最具挑战性的问题之一，旨在从输入图像或视频序列中获取人体姿势。本文作者总结了人体姿态估计入门需要学习的一些知识，在学习过程中的一些感悟和踩过的坑， 更多内容请查看https://blog.csdn.net/csdn_xmj/article/details/143117832
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