对DensePose: Dense Human Pose Estimation In The Wild的理解

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DensePose: Dense Human Pose Estimation In The Wild（理解）

0 - 背景 Facebook AI Research(FAIR)开源了一项将2D的RGB图像的所有人体像素实时映射到3D模型的技术(DensePose).支持户外和穿着宽松衣服的对象识别,支持多人同时识别,并且实时性良好. 本研究的目的是通过建立从人体的2D图像到基于表面的3D表征的密集对应(dense correspondence)来进一步推进机器对图像的理解.该任务涉及到其他一些问题,如物体检测.姿态估计.作为特例或前提的部位和实例分割.在图形处理.增强现实或者人机交互等不只需要平面关键特…

对DensePose: Dense Human Pose Estimation In The Wild的理解

研究方法通过完全卷积学习从图像像素到密集模板网格的映射.将此任务作为一个回归问题,并利用手动注释的面部标注来训练我们的网络.使用这样的标注,在三维对象模板和输入图像之间,建立密集的对应领域,然后作为训练的回归系统的基础.论文指出可以将来自语义分割的想法与回归网络相结合,产生高精度的“量化回归”架构 Mask R-CNN 是一个两阶段的框架,第一个阶段扫描图像并生成提议(proposals,即有可能包含一个目标的区域),第二阶段分类提议并生成边界框和掩码. Faster R-CNN 是一个流行的…

（转）Awesome Human Pose Estimation

Awesome Human Pose Estimation 2018-10-08 11:02:35 Copied from: https://github.com/cbsudux/awesome-human-pose-estimation A collection of resources on Human Pose Estimation. Why awesome human pose estimation? This is a collection of papers and resource…

论文阅读理解 - Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation

http://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/72732220 keywords 人体姿态估计 Human Pose Estimation 给定单张RGB图像,输出人体某些关键点的精确像素位置. 全卷积网络 Stacked Hourglass Networks 多尺度特征 Features processed across all scales 特征用于捕捉人体的空间关系 Capture spatial relationships associated…

论文笔记 Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation

Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation key words:人体姿态估计 Human Pose Estimation 给定单张RGB图像,输出人体某些关键点的精确像素位置.堆叠式沙漏网络 Stacked Hourglass Networks多尺度特征 Features processed across all scales特征用于捕捉人体的空间关系 Capture spatial relationships associate…

Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation

Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation 2019-08-30 22:05:59 Paper: CVPR-2019, arXiv Code: https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch Related Works: 1. High-Resolution Representations for Labeling Pix…