multi-person

论文笔记：OpenPose（Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields）

RealtimeMulti-Person2DPoseEstimationusingPartAffinityFields1、主要成果2、算法细节2.1、算法原理2.2、实现细节2.2.1、网络结构2.2.2、损失函数2.2.3、GT置信图生成2.2.4、PAFs生成2.2.5、PAFs多人分析2.2.6、结果3、总结4、感想1、主要成果提出将人体部位与个体联系起来的非参数化方法—PAFsPAFsPA
牛顿爱吃香蕉·2020-08-03 07:32

Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields

2D人体姿态估计，openpose中人体姿态估计部分的主要组成。**仅作为个人备忘录**这里记录的是当时看论文记录在笔记本上的内容。后续会分析代码（主要会记录下数据处理部分），这篇论文阅读大多数内容来自http://blog.csdn.net/yengjie2200/article/details/68064095Code:https://github.com/CMU-Perceptual-Com
FelixFuu·2020-08-03 05:05

2D多人关键点：《Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields》

《RealtimeMulti-Person2DPoseEstimationusingPartAffinityFields》 来源：CMU，OpenPose开源多人姿态模型 源码：https://github.com/ZheC/Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation 本文虽然是2016年的论文，但其文中提出的方法还是很值得学习和借鉴的文章目录0摘要1介绍2PAF2
Godswisdom·2020-08-03 05:24

论文笔记二：OpenPose（Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields部分

补：图3：两分支多细胞神经网络体系CNN结构,第一个分支的每个阶段预测置信图st，第二个分支的每个阶段预测pafslt，两个分支的预测，连同图像特征，将连接为下一个阶段。如上述所说，本文采用two-branchmulti-stageCNN作为最终CNN框架；如上图，上半部分为关联场预测网络，下半部分为关键点预测网络，并采用多级（stage）级联方法，每级之后，将图像和两个支流融合到一起供下一级使用
位沁·2020-08-03 03:22

Openpose论文阅读 | Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields

#一.论文的简介RealtimeMulti-Person2DPoseEstimationusingPartAffinityFields提出了一种多人姿态估计的新方法,通过卷积神经网络输出四肢的位置和矢量信息,通过图的匹配把各个关键点连接在一起,从而实现人体姿态估计.该系统在COCO2016keypointschallenge和MPIIMulti-Personbenchmark上都获得第一的优秀成绩
jmujsc·2020-08-03 01:23

论文《Real-time 2D Multi-Person Pose Estimation on CPU: Lightweight OpenPose》阅读，基于openpose的轻量级cup实时运行实现

论文原地址：https://arxiv.org/pdf/1811.12004.pdf原openpose分析作者一开始就分析原openpose的网络算法，原openpose的backbone是VGG-19。原openpose的refinementstage有5个阶段。并且坐着把5个refinementstage的正确率测试了一下，发现从第一个refinementstage1之后，正确率没有提升多少，
_Henrietta95·2020-08-02 20:10

Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields论文阅读笔记-2

RealtimeMulti-Person2DPoseEstimationusingPartAffinityFields论文阅读笔记-2收到针对原论文2.1SimultaneousDetectionandAssociation部分介绍的网络结构部分作一简要笔记网络结构如下图所示输入原始彩色人体图片原始图片经过VGG-19网络的前10层（微调）进行处理，得到特征图F网络由连续的多个阶段组成，每个阶段都
NERV_0935·2020-07-15 07:10

Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields论文阅读笔记-1

RealtimeMulti-Person2DPoseEstimationusingPartAffinityFields论文阅读笔记-1多人姿态识别问题和研究现状本文的方法框架总结和一点个人感受今天依据吴恩达教授介绍的论文阅读方法浅读了OpenPose项目的前身论文《RealtimeMulti-Person2DPoseEstimationusingPartAffinityFields》，主要聚焦于论
NERV_0935·2020-07-15 07:09

【论文翻译】Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields

OpenPose项目地址Abstract本文提出了一种有效检测多人二维姿态的方法。该方法使用非参数表示，即我们所说的部件亲和域(PAFs)，来学习将图像中的个体与身体部件相关联。该体系结构对全局上下文进行编码，允许一个贪婪的自底向上解析步骤，该步骤在实现实时性能的同时保持高准确性，而不考虑图像中的人员数量。该体系结构的目的是通过同一序列预测过程的两个分支来共同学习零件的位置及其关联。我们的方法在首
whale998·2020-07-15 07:51

论文阅读：G-RMI：Towards accurate multi-person pose estimation in the wild——2017CVPR

PS：仅作为自己阅读论文的记录，如有错误，欢迎留言交流2017CVPR,top-down中关键点检测基石，有许多基础思路，本文提出的基于关键点的NMS在后面的自上而下的文章中被普遍应用贡献点：1、提出了一个top-down方法，分为两个阶段，第一检测人体，使用FasterRCNN；第二阶段使用全卷积ResNet预测每个关键点的热力图和偏移量2、引入了一种新的融合过程来获得高度定位的关键点预测，将h
sanchez_yang·2020-07-12 18:45

论文笔记：Towards accurate multi-person pose estimation in the wild（G-RMI）

Towardsaccuratemulti-personposeestimationinthewild1、摘要2、方法2.1、人体检测2.2、姿态估计3、实验4、总结1、摘要作者提出了新的自顶向下的多人姿态估计方法。首先使用FasterRCNNFaster~RCNNFasterRCNN预测可能包含人体目标的边界框的位置和大小。然后估计每个提议边界框可能包含的关键点。使用全卷积ResNetResNet
牛顿爱吃香蕉·2020-07-12 11:52

(15) Multi-Person Pose Estimation : PersonLab

PersonLab:PersonPoseEstimationandInstanceSegmentationwithaBottom-Up,Part-Based,GeometricEmbeddingModel2018readingtime:2019/10/08paperaddress:https://arxiv.org/abs/1803.08225Methods:Persondetectionandp
滴水藏海NQZ·2020-07-11 15:32

(12) Multi-person Pose Estimation : heatmap +Offsets :G-RMI

TowardsAccurateMulti-personPoseEstimationintheWildCVPR2017readingtime:2019/09/18paperaddress:https://arxiv.org/pdf/1701.01779.pdf论文采用top-down的结构，分为两个阶段:第一阶段使用fasterrcnn做detection，检测出图片中的多个人，并对bounding
滴水藏海NQZ·2020-07-11 15:01

Paper：《Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields ∗》翻译并解读

Paper：《RealtimeMulti-Person2DPoseEstimationusingPartAffinityFields∗》翻译并解读目录Abstract1、Introduction2.Method2.1.SimultaneousDetectionandAssociation2.2.ConfidenceMapsforPartDetection2.3.PartAffinityFields
一个处女座的程序猿·2020-07-08 01:38

【姿态估计文章阅读】Single-Stage Multi-Person Pose Machines【依图科技】

一、今年ICCV2019刚出炉的文章，颜水成教授团队的，非官方代码：https://github.com/murdockhou/Single-Stage-Multi-person-Pose-Machines二、这篇文章核心思想1、点评了下目前多人姿态估计中的现状：大多数人都在多two-stage，很多模型都是但人姿态估计结合上人体检测，这也是这两年的主要内容，效果虽然好，但是缺点也是很明显“效率低
Hi_AI·2020-07-07 08:46

Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields 阅读笔记

CVPR2017Code:https://github.com/ZheC/Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation摘要论文提出一个高效的检测一张图片中的多个人的姿态的方法，该方法使用非参数的方法（PartAffinityFields）来学习将图像中的每个人的各个部位连接为一个整体。该结构对全局上下文进行编码，自下而上的解析方式来同时获取高的精度和实时检测；简介推断
来路与归途·2020-07-05 09:20

Real-time 2D Multi-Person Pose Estimation on CPU: Lightweight OpenPose

LightweightOpenPose:(附上个人github实现:地址)OpenPose很好,目前在多人目标关键点检测方面基本已经成为一个baseline.但原始的openpose需要很好的显卡参与计算,或者说目前大部分关键点检测网络都是依赖于GPU的.这篇文章就提出如何基于OpenPose的设计思路,设计一个可以在纯CPU上实时跑的多人关键点检测网络,作者命名为"LightweightOpen
MatthewHsw·2020-07-04 07:02

人体骨骼关键点检测OpenPose《OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields》读后总结

人体骨骼关键点检测OpenPose《OpenPose:RealtimeMulti-Person2DPoseEstimationusingPartAffinityFields》读后总结前言文章主要内容与贡献提出了一种实时方法来检测图像中多个人的2D姿势；基于作者公开发布的内部带注释脚数据集，展示了第一个组合的身体和脚关键点检测器；发布了OpenPose，OpenPose是第一个用于多人2D姿态检测的
geek12138_·2020-06-30 11:20

Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields笔记

RealtimeMulti-Person2DPoseEstimationusingPartAffinityFields，本文的研究目标为给定一张RGB图像，得到所有人体关键点的位置信息，同时知道每一个关键点是属于图片中具体哪个人的，即得到关键点之间的连接信息。具体的效果展示即实时的在视频上对每一帧图像进行检测的结果，并没有做任何的目标追踪，或其他利用时间上的连续性加速这个结果。一、与传统多人人体姿
xiaofeilongyu·2020-06-30 00:34

论文阅读笔记: 2017 cvpr Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields

论文阅读笔记:2017cvprRealtimeMulti-Person2DPoseEstimationusingPartAffinityFields  博客  论文地址论文阅读笔记2017cvprRealtimeMulti-Person2DPoseEstimationusingPartAffinityFields主要思想算法流程网络结构图像标签groundtrue相关实验代码实现DemoDemo-
ProYH·2020-06-26 22:22

论文阅读--Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields

多人姿态估计的挑战：1.人数、位置和尺寸的大小未知2.人体之间的相互接触、遮挡造成干扰3.复杂度随着实时人数的增加而提升姿态估计方法：1.top-downapproaches（自顶向下）借助现有的用于单人姿势判断的技术，先检测人，然后对每一个人进行姿态估计，但是当人离得比较近的时候，检测人体的方法无效；并且人数越多，计算成本越大。2.bottom-upapproaches（自底向上）标记出候选的部
__添加号__·2020-06-26 19:30

Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation Using Part Affinity Fields【菜鸟读者】

RealtimeMulti-Person2DPoseEstimationUsingPartAffinityFieldsRealtimeMulti-Person2DPoseEstimationUsingPartAffinityFields1.文章概要2.文章亮点3.姿势识别流程4.网络详解4.1网络收敛性判断4.2计算S∗j(p)Sj∗(p)S^*_j(p)4.3计算L∗c(p)Lc∗(p)L^*_
小熊大虾·2020-06-26 17:37

论文阅读：《Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields》CVPR 2017

概述本文承接CMP论文的框架结构，最大的创新点在于提出了一种PAF的方法，能够有效的针对多人进行姿态估计，同时在保证精度的情况下，可以做到实时的效果。传统的方法采用top-down的方法，即先检测人，然后对每一个人进行姿态估计，但是当人离得比较近的时候，检测人体的方法无效；并且人数越多，检测所花的时间约多，不能做到实时效果。因此本文采用bottom-up的方式，但是也利用了全局上下文信息。PAF文
青青韶华·2020-06-25 10:49

【论文学习】：AlphaPose相关论文－－RMPE:Regional Multi-Person Pose Estimation

本文为总结文：原文对论文的总结有些不准确，不易读懂，重新措词记录～１．http://www.cnblogs.com/taoshiqian/p/9593901.html２．https://blog.csdn.net/qq_36165459/article/details/78330800记录一个深度学习的官方文档！！！：http://deeplearning.net/tutorial/content
业精于勤荒于嬉-行成于思而毁于随·2020-06-24 11:03

A Real-Time Multi-Person Keypoint Detection 实时姿态检测

下载网址：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/caffe_rtpose参考网址：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openposehttps://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/doc/i
lemianli·2020-06-24 03:06

openpose论文总结：Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields

方法：1.以w*h大小的彩色图像作为输入2.经过VGG的前10层网络得到一个特征度F3.网络分成两个循环分支，一个分支用于预测置信图S：关键点（人体关节），一个分支用于预测L：像素点在骨架中的走向（肢体）4.第一个循环分支以特征图F作为输入，得到一组S1，L15.之后的分支分别以上一个分支的输出St-1,Lt-1和特征图F作为输入6.网络最终输出S,L7.损失函数计算S，L的预测值与groundt
htt789·2020-06-23 15:30

SMPL: A Skinned Multi-Person Linear Model 阅读笔记

**摘要**：这篇文章提出了一个使用`pose`和`shape`参数驱动的线性的人体模型，模型的主要参数有：`restposetemplate`,`blendweights`,`pose-dependentblendshapes`,`identity-dependentblendshapes`,和一个从vertices到joint的`regressor`，这些参数都是是从训练数据中学习得来的。与之
chingswy·2020-06-22 22:19

姿态估计论文思路整理 -- Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields

文章：RealtimeMulti-Person2DPoseEstimationusingPartAffinityFields∗paperuri:(ee7d699fb12eb95daec96f29da5452b9)代码：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose文章代码总共分为两条线第一条线：求所有的关键点（头，肩膀，手肘，手腕.
Sun7_She·2020-06-22 05:28

Learning Delicate Local Representations for Multi-Person Pose Estimation

arxivofficialpytorchimplemention旷视研究院最新关于人体姿态估计的力作，最优模型在COCOtest-dev刷到了79.2，rankno.1，关键还是几位实习生做的，还是个98年的大佬～～前言人体姿态估计是一个对位置精度要求很高的任务，它不像图像分类对location信息要求不那么严格，而是和语义分割一样，准确的location信息对它帮助很大。之前的很多姿态估计模型为
MatthewHsw·2020-06-22 02:59

SMPL: A Skinned Multi-Person Linear Model论文解读

SMPLpapertitle:SMPL:ASkinnedMulti-PersonLinearModelpaperlink:http://files.is.tue.mpg.de/black/papers/SMPL2015.pdforalordemovideo：https://www.youtube.com/watch?time_continue=98&v=kuBlUyHeV5U&feature=em
JerryZhang__·2020-06-21 22:33

SMPL: A Skinned Multi-Person Linear Model

这篇paper里，作者提出了SMPL模型（一种人体三维模型），这种模型特点：有皮肤（骨骼蒙皮），纹理。基于顶点的模型，方便调整以适应各种人体形状以及姿态。SMPL模型是从数据里面学习出来的，这个模型比目前业界效果更好，且和工业界的Unity，Maya是打通的。动画制作关键词这里科普几个有关动画制作的关键词（不是专业做动画的，有些关键词含义可能会有一些不恰当的地方，欢迎指正），对于一个动画人物模型，
小肥柴不是小废柴·2020-06-21 14:20

【CV论文笔记】Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields（OpenPose相关）

本文主要用于介绍与CMU开源项目OpenPose相关的论文。本笔记主要为方便初学者快速入门，以及自我回顾。论文链接：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Cao_Realtime_Multi-Person_2D_CVPR_2017_paper.pdf基本目录如下：摘要核心思想总结------------------第一菇-摘要-
蘑菇轰炸机·2020-02-10 17:46

Realtime Multi-Person Pose Estimation (OpenPose) 训练步骤

GitHub：Realtime_Multi-Person_Pose_EstimationgetData百度云：南国那片枫叶，提取码：2pyr。MatLabMatLabR2014agenCOCOMask报错：Undefinedfunction'maskApiMex'forinputargumentsoftype'struct'解决：MatLab工作目录进入MaskApi.m文件所在目录，打开Mask
wine99·2019-11-12 02:40

RMPE: Regional Multi-person Pose Estimation 论文解读

papertitle:RMPE:RegionalMulti-personPoseEstimationpaperlink:https://arxiv.org/pdf/1612.00137.pdfproject:https://www.mvig.org/research/alphapose.htmloralordemovideo：https://www.youtube.com/watch?v=RHNd
JerryZhang__·2019-09-13 11:04

姿态检查整理--07-RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation

转载来源：https://blog.csdn.net/daniaokuye/article/details/78645633RMPE:RegionalMulti-PersonPoseEstimation多人姿态估计top-down方法，多人情况下小的定位与识别的错误难以避免，这篇文章提出的方法是regionalmultipersonposeestimation（RMPE），包括三个部分：Symme
2Dposeliu·2019-03-22 10:37

论文解读-Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields

文章目录1“top-down”vs“bottom-up”2动机2.1已有"bottom-up"方法缺点2.2改进点3方案3.1Detection和Association3.2detectionconfidencemap3.3PartAffinityFields3.4Multi-PersonParsingusingPAFs3.4.1动机3.4.2论文中方案3.4.3关节点对4实验结果5总结6参考资料
diligent_321·2019-01-27 13:09

【论文阅读】AlphaPose人体姿态估计——《RMPE:Regional Multi-Person Pose Estimation》

上海交大的AlphaPose论文阅读：该论文是自顶向下方法，SSD-512检测人+strackedhourglass姿态估计。0Abstract复杂环境中的多人姿态检测是非常具有挑战性的。现在最好的人体检测算法虽然已经得到了很好的效果，但是依然存在一些错误，这些错误会导致单人检测任务（SPPE）失败，尤其是那些十分依赖人体框检测结果的。这里应该是描述的自顶向下的检测技术，使用Faster-RCNN
强少~、·2018-12-20 16:40

OpenPose训练自己的数据集模型Realtime Multi-Person Pose Estimation

（持续更新中）目录1.下载训练openpose模型的相关官方代码2.下载训练所需要的数据集3.安装MATLAB4.编译训练openpose模型所用的caffe5.训练数据集的准备及处理6.准备训练用的prototxt模型文件7.模型训练1.下载训练openpose模型的相关官方代码GitHub地址：https://github.com/ZheC/Realtime_Multi-Person_Pose
坎幽黑尔弥？·2018-08-27 21:09

多人姿态估计“Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation”

**提出目的**多人姿态估计主要的挑战来自被遮挡的关键点、不可见的关键点及复杂的背景。论文设计了级联金字塔网络（CPN）用于解决这种问题。算法包含GlobalNet和RefineNet两步。基于FPN，GlobalNet用来检测简单的关键点，RefineNet使用在线关键点挖掘损失检测困难度关键点。应用：行为识别，人机交互。主要方法：自下而上的方法：DeepCut,DeeperCut,OpenPo
cv_family_z·2018-07-23 16:59

【代码阅读】OpenPose(Pytorch Realtime Multi-Person Pose Estimation)

这是根据CVPR2017的论文代码改写的Pytorch版，也可以看做是OpenPose的代码。今天对这个repo里的一个demo代码进行了阅读，把其中比较难懂的部分做了注释。后续可能会根据论文做一个代码对比流程。SourceCode:https://github.com/tensorboy/pytorch_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation/blob/mas
Vincent_gc·2018-07-10 20:18

极简笔记 Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation

CascadedPyramidNetworkforMulti-PersonPoseEstimation论文地址：https://arxiv.org/abs/1711.07319旷视COCOChallenge2017人体姿态估计冠军论文文章核心提出一种使用自上而下的多人关键点估计方法。先利用mask-rcnn的detection结构检测人体（FPN+ROIAlign），之后利用GlobalNet+R
Hibercraft·2018-04-01 10:44

【论文阅读】RMPE:Regional Multi-Person Pose Estimation

上海交大的AlphaPose0Abstract复杂环境中的多人姿态检测是非常具有挑战性的。现在最好的人体检测算法虽然已经得到了很好的效果，但是依然存在一些错误，这些错误会导致单人检测任务（SPPE）失败，尤其是那些十分依赖人体框检测结果的。这里应该是描述的自顶向下的检测技术，使用Faster-RCNN等算法进行目标检测（与之对应的有CPM等）。目前该算法得到了在MPII数据集上最高的mAP值。这个
TwT520Ly·2018-02-07 14:51

姿态检查整理--07-RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation

RMPE:RegionalMulti-PersonPoseEstimation多人姿态估计top-down方法，多人情况下小的定位与识别的错误难以避免，这篇文章提出的方法是regionalmultipersonposeestimation（RMPE），包括三个部分：SymmetricSpatialTransformerNetwork(SSTN),ParametricPoseNon-MaximumS
库页·2017-11-27 15:08

姿态论文整理--02-Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields

RealtimeMulti-Person2DPoseEstimationusingPartAffinityFields（发表于2017年4月14）可以对多人场景的人体姿态进行识别，得到2D火柴棒。这篇论文是bottom-up（先检测肢干[keypointsorparts]，再归类为不同个体）方法。其中构建肢干间联系是这篇文章的重点。许多方法都是单人姿态估计，这篇是处理多人场景，所以不用在预处理的时
库页·2017-11-25 16:24

Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields.md

来源CVPROral2017ZheCaoTomasSimonShih-EnWeiYaserSheikhTheRoboticsInstitute,CarnegieMellonUniversityAbstractWepresentanapproachtoefficientlydetectthe2Dposeofmultiplepeopleinanimage.Theapproachusesanon-par
DaFengXiong·2017-09-19 20:01

caffe openpose/Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields配置

RealtimeMulti-Person2DPoseEstimationusingPartAffinityFields是CVPR2017的一篇论文，作者称是世界上第一个基于深度学习的实时多人二维姿态估计。优酷演示地址：链接前几天作者公布了windows下的代码，下面来说说如何配置：英文配置地址可以参考作者的github：https://github.com/CMU-Perceptual-Compu
陈立里·2017-05-31 20:57
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