1 姿态检测1.1 Roll-pitch-yaw模型与姿态计算表示飞行器当前飞行姿态的一个通用模型就是建立下图所示坐标系，并用Roll表示绕X轴的旋转，Pitch表示绕Y轴的旋转，Yaw表示绕Z轴的旋转。由于MPU6050可以获取三个轴向上的加速度，而地球重力则是长期存在且永远竖直向下，因此我们可以根据重力加速度相对于芯片的指向为参考算得当前姿态。为方便起见，我们让芯片正面朝下固定在上图飞机上，且
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2024-10-30 08:18:28
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姿态解算篇A基本知识1、如何实现控制一个无人机系统的算法主要有两类：姿态检测算法、姿态控制算法。姿态控制、被控对象、姿态检测三个部分构成一个闭环控制系统。被控对象的模型是由其物理系统决定，设计无人机的算法就是设计姿态控制算法、姿态检测算法。1）姿态检测算法：姿态的表示可以用欧拉角，也可以用四元数。姿态检测算法的作用就是将加速度计、陀螺仪等传感器的测量值解算成姿态，进而作为系统的反馈量。在获取sen
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2024-03-23 11:22:24
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用于野外精确人体姿态估计的自适应多视图融合AbstractAdaFuse：一种自适应的多视图融合方法，利用可见视图中的特征增强被遮挡视图中的特征核心：确定两个视图之间的点-点对应关系通过研究热图表示的稀疏性我们还学习了一个自适应的融合权值，以反映其特征质量，以减少良好的特征被不良的视图损坏的机会。融合模型由姿态估计网络端到端训练，可以直接应用于新的相机配置，无需额外的自适应。我们在Human3.6
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2024-08-28 21:52:49
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作者：Ilias Mansouri翻译：仿佛若有光Introduction顾名思义，通过姿势估计，我们尝试从图像中推断出物体或人的姿势。这涉及识别和定位身体上的关键点。由于身体的小关节、遮挡和缺乏上下文、旋转和方向，关键点的识别是一项非常具有挑战性的任务。在本文其余部分将主要关注人体姿势估计的情况下，膝盖、肘部、肩部和手腕等主要关节代表这些关键点。在分类方面，姿态估计器可以分为以下几类：维度（2D
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2022-10-05 15:08:31
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人体姿态估计-生成heatmap的方法参考Simple BaseLine生成HeatMap的方
原创
2022-08-24 17:19:01
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图像、视频或调用摄像头均能实现OpenCV实现人体姿态估计(人体关键点检测）OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以Caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用。 其理论基础来自Realtime Multi-Person 2D
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2024-01-09 13:30:48
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Introduction顾名思义，通过姿势估计，我们尝试从图像中推断出物体或人的姿势。这涉及识别和定位身体上的关键点。由于身体的小关节、遮挡和缺乏上下文、旋转和方向，关键点的识别是一项非常具有挑战性的任务。在本文其余部分将主要关注人体姿势估计的情况下，膝盖、肘部、肩部和手腕等主要关节代表这些关键点。在分类方面，姿态估计器可以分为以下几类：维度（2D 与 3D）单姿势和多姿势（检测一个或多个物体）方
作者 | 镜子编辑 | 极市平台导读 手部姿态估计任务作为一个对空间信息敏感的下游任务，任何改变空间信息的数据增强操作都会改变手部动作，让人很难想象如何将其套入到自监督学习这种“我的增强结果还是我自己”的instance discrimination模板里，因此我在刷到这篇ICCV论文的第一时间进行了学习。自MoCo等基于contrastive learning的自监督模型横空出世，在
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2022-10-03 11:44:45
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https://arxiv.org/pdf/1910.06278.pdf关键点标签编码（encoding）训练人体姿态估计网络时，考虑到训练代价，通常会将将输入图片做降采样，在降采样后的分辨率上进行训练。为了网络能够以热度图为标签进行训练，需要将基于原图分辨率的关键点坐标，转换为降采样后分辨率下的关键点坐标。并利用高斯模糊进行转换成热度图。我们称这个过程称为坐标编码，从坐标点到热图。关...
原创
2021-08-26 11:45:52
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作者丨黄浴arXiv在2022年1月15日上传论文“A Critical Analysis of Image-based Camera Pose Estimation Techniques“，作者来自伦敦Queen Mary大学、北航大学和滴滴公司。摄像机，及其视场内的目标，其定位使许多计算机视觉领域受益，如自动驾驶、机器人导航和增强现实（AR）。经过几十年的发展，摄像头定位，也称作摄像头姿态估
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2022-07-28 10:25:03
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# 姿态估计在PyTorch中的实现与应用
姿态估计，也称为人体姿态识别，是计算机视觉领域的一个重要研究方向。它的目标是识别和定位人体关节的位置，从而理解人体的动作和姿态。近年来，随着深度学习技术的发展，姿态估计的研究取得了显著的进展。本文将介绍如何使用PyTorch框架实现姿态估计，并展示一个简单的代码示例。
## 姿态估计的重要性
姿态估计在许多应用中都有广泛的应用，例如：
- 动作识
原创
2024-07-23 11:18:24
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POSIT算法的原理--opencv 3D姿态估计3D姿态估计-POSIT算法POSIT算法，Pose fromOrthography and Scaling with Iterations， 比例正交投影迭代变换算法：用于估计物体的3D姿态（相对于镜头的平移和旋转量）。算法正常工作的前提是物体在Z轴方向的“厚度”远小于其在Z轴方向的平均深度，比如距离镜头10米远的一张椅子。
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2024-10-30 09:51:36
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作者丨Tau编辑丨极市平台导读 本文提出了一种姿态估计的解耦坐标表征：SimDR，将关键点坐标(x, y)用两条独立的、长度等于或高于原图片尺寸的一维向量进行表征，在CNN-based和Transformer-based人体姿态估计模型上均取得了更好的表现。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2107.03332.pdf代码链接：https://github
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2022-10-11 14:32:25
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1、逻辑回归与线性回归的联系与区别(1)分类与回归:回归模型就是预测一个连续变量(如降水量，价格等)。在分类问题中，预测属于某类的概率，可以看成回归问题。这可以说是使用回归算法的分类方法。(2)输出:直接使用线性回归的输出作为概率是有问题的，因为其值有可能小于0或者大于1,这是不符合实际情况的。逻辑回归的输出正是[0,1]区间。见下图，(3)参数估计方法：线性回归中使用的是最小化平方误差损失函数，
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2024-04-15 15:10:55
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2020/7/20Hey，这篇论文主要从以下三个方面对多人姿态估计进行了创新：1、数据预处理（坐标点变换和ground truth heatmap生成）过程中的中心点对齐问题。2、使用多尺度监督引导网络生成热度图（论文中将此视为空间注意力机制）3、用于keypoint和body part heatmap监督的损失函数：focal L2 loss今天先分析一下论文中的数据预处理问题。剩下两个问题接下
目标在本章中，将学习利用calib3d模块在图像中创建一些3D效果基础在上一节相机校准中，了解了相机矩阵、失真系数等。给定图案图像，可以利用以上信息来计算其姿势或物体在空间中的位置，例如其旋转方式， 对于平面物体，可以假设，问题就变成了如何将相机放置在空间中以查看图案图像。 因此，如果知道对象在空间中的位置，可以在其中绘制一些2D图来模拟3D效果。问题是，想在棋盘的第一个角上绘制3D坐标轴(X,Y
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2024-01-09 17:08:07
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个人微信公众号：AI研习图书馆ID：（Art-Intelligence） 欢迎关注，交流学习，共同进步~1、人体姿态估计简介人体姿态估计（Human Posture Estimation），是通过将图片中已检测到的人体关键点正确的联系起来，从而估计人体姿态。人体关键点通常对应人体上有一定自由度的关节，比如颈、肩、肘、腕、腰、膝、踝等，如下图所示。2. 人体姿态估计研究现状人体姿态估计（Human
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2024-05-21 14:06:14
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作者：Ilias Mansouri翻译：仿佛若有光Introduction顾名思义，通过姿势估计，我们尝试从图像中推断出物体或人的姿势。这涉及识别和定位身体上的关键点。由于身体的小关节、遮挡和缺乏上下文、旋转和方向，关键点的识别是一项非常具有挑战性的任务。在本文其余部分将主要关注人体姿势估计的情况下，膝盖、肘部、肩部和手腕等主要关节代表这些关键点。在分类方面，姿态估计器可以分为以下几类
文章目录解决问题创新点算法原理解码过程编码过程实验结果总结 解决问题编解码过程，关键点坐标变换产生误差。创新点1、基于泰勒展开的高效坐标解码； 2、无偏亚像素中心坐标编码。算法原理解码过程原图经过模型降采样得到feature map即为heatmap，在预测生成的heatmap上找到极大值点坐标，映射回原图，得到关键点坐标，此过程存在量化误差。举例说明： 图片大小：W*H 降采样倍数s：4
最常用的估计方法包括专家判断、类比、分解、宽带德尔菲、理想时间等，在不同阶段所使用的估计方法各不相同。
每一种方法都可以独立使用，但综合使用的效果最佳。
原创
2022-07-15 13:04:47
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