Оценка и отслеживание позы человека — это задача компьютерного зрения, которая включает обнаружение, сопоставление и отслеживание семантических ключевых точек. Примерами семантических ключевых точек являются «правые плечи», «левые колени» или «левые стоп-сигналы транспортных средств». Производительность семантического отслеживания ключевых точек в живом видео требует больших вычислительных ресурсов, что ограничивает точность оценки позы. Благодаря последним достижениям становятся..

Использование каскада сверточных нейронных сетей для уточнения, современная производительность на четырех наборах данных В этой статье рассматривается DeepPose от Google , для оценки позы человека . Она сформулирована как проблема регрессии на основе глубокой нейронной сети (DNN) к суставам тела . С помощью каскада DNN достигаются высокоточные оценки позы . Это статья CVPR за 2014 год, содержащая более 900 ссылок . ( Сик-Хо Цанг @ средний) Контур Вектор позы..

Обзор Оценка позы человека может быть достигнута с помощью подхода на основе скелета, который определяет ключевые точки, такие как колени, локти и плечи, а также связи между ними на изображениях или видео. Я создал этот побочный проект, чтобы поэкспериментировать с предварительно обученными моделями компьютерного зрения на Raspberry Pi с Intel Neural Compute Stick. Приложение выполняет двухмерную оценку позы человека для нескольких человек и обнаружение человека в видеопотоках с..

Благодаря SpatialDropout, каскадным грубым и точным регрессиям тепловой карты превосходит Tompson NIPS’14 В этом рассказе кратко рассматривается статья Эффективная локализация объектов с использованием сверточных сетей , подготовленная Нью-Йоркским университетом . Кажется, что в этой статье нет краткой формы подхода. Поскольку имя первого автора этой статьи на 2015 CVPR - Томпсон, я назвал его просто Tompson CVPR’15 в названии. Вы можете заметить, как это сделано в..