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Post Estimation (:dagger_knife:Top-Down & Bottom-up (:one:Top-Down (…
Post Estimation
:explode:寻找关键点
:snowflake:使用CNN回归热力图,而不是直接对(x, y)使用 => 效果好精度高
:notes:评价
:sweat_drops:挑战
:one:人数不知道
:two:人太多会变困难
:three:人员交互起来也困难
:dagger_knife:Top-Down & Bottom-up
:one:Top-Down
:explode:先检测找到每个人,对单个人框起来,然后寻找这个人的关键点
:notes:评价
:musical_note:检测并框住人的精度高的话效果好,不同人干扰少
:sweat_drops:检测并框住人的精度一旦不高效果就不好;并且如果人物太多,检测部分就会耗时太长
:two:Bottom-Up
:explode:寻找到所有关节点,然后将这些关键点分配到每个人上面
:notes:评价
:musical_note:分配算法好就好
:sweet_potato:不同人关键点干扰大,需要优秀的分配算法
:apple:convolutional pose machine(CPM)
:fire:Refine机制,鲁棒性高; 中继监督训练,避免过深网络难以优化的问题
:bread:
网络结构原理图
:banana:Stacked Hourglass
:pineapple:Openpose
:explode:开源项目