爱学习的羽
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人体姿态估计

预测人体关键点有什么作用？

  • 还原人体姿态，输出脸部、手部的关键点坐标
  • 3D空间内，关键点变为3维坐标，可以在三维空间中还原人体姿态，可以实现一键换装人体姿态估计_第1张图片
  • 恢复3D的人体模型
  • 实现下游任务–行为理解，根据姿态判断人是否在拥抱
    人体姿态估计_第2张图片
  • CG动画：根据人的表情姿态驱动动漫人物做一些动作
    人体姿态估计_第3张图片
  • 手势识别
  • 动物行为识别

2D姿态估计的基本思路

  1. 基于回归
    将关键点检测问题建模成一个回归问题，使得模型直接回归关键点坐标
    人体姿态估计_第4张图片
    神经网络的最后一层作为回归预测，此方法精度不高
  2. 基于热力图
    预测关键点位于每个位置的概率
    人体姿态估计_第5张图片
    人体姿态估计_第6张图片
    卷积神经网络关注局部信息，对图像上每处的权值（关注度）不同

多人姿态估计

  1. 自顶向下方法
    先用目标检测算法框出人的位置，再基于单人图像估计每个人的姿态
    缺点：人越多，计算量越大，耗时长；整体受限于目标检测器的精度

  2. 自底向上方法
    先检测出关键点，再基于位置关系或者其他信息聚类成不同的人
    人体姿态估计_第7张图片
    优点：推理速度与人的数量无关

人体姿态估计_第8张图片
级联的好处：不仅看到局部信息，还能使得神经网络参考整体信息
人体姿态估计_第9张图片

K部图匹配问题，基于亲和度匹配关键点
人体姿态估计_第10张图片

2D姿态估计小结

人体姿态估计_第11张图片

3D姿态估计

  1. 思路： 利用帧间的视频信息辅助判断
    人体姿态估计_第12张图片
  2. 单张图像输入卷积网络，预测3D热力图
    人体姿态估计_第13张图片

评估标准

使用关键点相似度（OKS）作为评价指标计算
人体姿态估计_第14张图片

小结

人体姿态估计_第15张图片

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