说在前面的话位姿估计（Pose estimation）在计算机视觉领域扮演着十分重要的角色。在使用视觉传感器估计机器人位姿进行控制、机器人导航、增强现实以及其它方面都有着极大的应用。位姿估计这一过程的基础是找到现实世界和图像投影之间的对应点。然后根据这些点对的类型，如2D-2D, 2D-3D, 3D-3D，采取相应的位姿估计方法。当然同一类型的点对也有基于代数和非线性优化的方法之分，如直接线性变（
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2024-02-21 13:42:39
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卡耐基梅隆大学机器人研究所
摘要 用于关节人体姿态估计的最先进方法基于部件的图模型。这些模型通常仅限于树形结构表示和简单的参数，以便实现易处理的推理。但是，这些简单的依赖关系无法捕获身体部位之间的所有交互。虽然可以定义具有更复杂交互的模型，但是通过难以处理或近似推断来学习这些模型的参数仍然具有挑战性。本文不是对学习的图模型进行推理，而是建立在推理机器框架上，并提出了一种用于关节人体姿
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2024-03-08 11:18:19
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1.概述现有的基于姿态估计的方式，是通过逐像素分类实现的，这种方式是考虑不到大范围的空间信息的。举例来说：在左图中，由于肘关节的外观与膝关节非常相似，对于一个感受野仅能覆盖肘关节本身的小特征提取器，很难将两者区分开来。但如果感受野能同时看到附近的手腕或肩膀，那么将其归类为肘部就容易得多。同样，在中间的图像中，要确定身体的某个部位是左还是右，人的头部和手的方向是重要的信息。在涉及单人姿态估计的方法...
原创
2021-08-26 11:46:07
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ncnn是腾讯开源的加速框架，对于移动端特别andriod做到了cpu上的极致优化，是工程落地的首选框架。对于pytorch模型转ncnn，一般的方法是先将.pt文件转为onnx，再通过ncnn库里的工具onnx2ncnn转换为ncnn模型。对于这种工程性质的落地，过程中会有数不清的坑，大家都懂！仅以此文记录一下在这个过程中踩过的坑！一、编译ncnn库的准备工作1.系统：ubuntu18.04 2
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2024-07-05 13:18:17
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现有的人体姿态估计网络，想要到达较好的效果，需要对网络进行堆叠，不论是Hourglass，CPN，HRnet等优秀的网络都有这个特性。但在实际应用时，效率是一个不可避免的问题。因此，本文提出了一种新的快速姿态蒸馏(FPD)模型学习策略。具体来说，FPD训练了一个轻量级的姿态识别神经网络架构，能够以较低的计算成本快速执行。这是通过有效地转移一个强大的教师网络的模型知识来实现的。实验证明了本文的FPD...
原创
2021-08-26 11:45:58
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1.现值：衡量货币的时间价值金融学是研究人们如何在某一时期内做出关于配置资源和应对风险的决策的学科。现值是用现行利率产生一定量未来货币所需要的现在货币量。终值是在现行利率既定的情况下，现在货币量带来的未来货币量。复利是货币量的连续累积。这些名词的说明都是跟会计学相关的金融指标。2.风险管理风险厌恶来源于人们喜欢好事情并厌恶坏事情的发生。保险市场的风险主要来自于逆向选择和道德风险。多元化是用大量不相
1Abstract传统的头部姿态计算是通过从目标面部提取关键点，本文认为这是没有效率的。我们在300W-LP（一个大型的综合扩展数据集）上提出了一种优雅而鲁棒的训练多重损失卷积神经网络确定内禀欧拉角（横摆、俯仰和横摇）的方法。论文地址：https://arxiv.org/abs/1710.00925v2github源码地址：https://github.com/natanielruiz...
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2021-07-09 15:08:24
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头部姿态预估的算法
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1710.00925.pdf
github源码地址：https://github.com/natanielruiz/deep-head-pose
Abstract
传统的头部姿态计算是通过从目标面部估计一些关键点，并用平均的人头模型解决2D到3D的对应问题。我们认为这种方法不好，很脆弱。因此，我们在数据集训练多损失卷积神经
原创
2021-07-09 15:24:02
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1Abstract传统的头部姿态计算是通过从目标面部提取关键点，本文认为这是没有效率的。我们在300W-LP（一个大型的综合扩展数据集）上提出了一种优雅而鲁棒的训练多重损失卷积神经网络确定内禀欧拉角（横摆、俯仰和横摇）的方法。论文地址：https://arxiv.org/abs/1710.00925v2github源码地址：https://github.com/natanielruiz...
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2022-01-25 15:10:26
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SimCC: a Simple Coordinate Classification Perspective for Human Pose Estimation SimCC（ECCV'22）：基于坐标分类计算关键点，即计算每个关键点在x轴、y轴上的概率。 代码仓库 注：笔者不熟悉姿态估计相关领域的方法 ...
related work包含比较多，对SLAM和最近神经网络对于定位的工作介绍比较多。
原创
2022-07-15 16:58:52
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CVPR2020最新的工作：从视频中估计人体的形状和姿态，还是德国马普所提出的文章的基本翻译路线：https://zhuanlan.zhihu.com/p/118158936
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2021-07-14 16:01:25
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每天阅读2-3篇文献，并总结概括文献的中心思想。一、记笔记1、中心思想、经典句子、精巧的实验方案 中心思想。尽可能用50个字左右，归纳文章（目的、表征手段、主要结论） 在总结概括，abstract，conclusion，discuss里面，可寻。
作者丨孙文编辑丨3D视觉工坊主流的方法有下面几种：基于模板匹配的方法基于点的方法基于描述子的方法霍夫森林（vote based）Object Coordiantes 回归法end to end概率法下面一一介绍：1.基于模板匹配的方法代表论文：Gradient Response Maps for Real-Time Detection of Textureless ObjectsModel B
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2022-10-06 13:20:24
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| Vector<T>是Cocos2d-x 3.x中推出的列表容器，在cocos2d-x3.0之前的版本是Array,因此它所能容纳的是Ref及子类所创建的对象指针，其中T是一个模板（也就是c++中的模板），表示能够放入到容器中的类型，在Cocos2d-x 3.x中T表示Ref类，其实Vector<T>就是模仿c++中的std::vector<T>
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浅谈：2D人体姿态估计基本任务、研究问题、意义、应用、研究趋势、未来方向以及个人思考
1.基本定义：从单张RGB图像中，精确地识别出多个人体的位置以及骨架上的稀疏的关键点位置。
2.基本任务：给定一张RGB图像，定位图像中人体的关键点位置，并确定其隶属的人体。
按照人的直观视觉理解的话，主要会涉及到以下问题：
关键点及周围的局部特征是什么样的？
关键点之间、人体肢体
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2020-04-27 16:57:33
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本篇论文借鉴DeformableDetr的范式来回归人体2d姿态，有关DeformableDetr可参考：1）
原创
2024-04-25 10:53:46
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RMPE:Regional Multi-Person Pose Estimation论文阅读
翻译
2021-07-17 11:14:25
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以优化SVM算法的参数c和g为例，对FA（萤火虫算法）MATLAB源码进行了逐行中文注解。 tic % 计时器
%% 清空环境变量
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clc
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%% 数据提取
% 载入测试数据wine,其中包含的数据为classnumber = 3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量
load wine.mat
% 选定
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2024-07-19 16:28:21
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作者丨哇噻@知乎编辑丨Smarter浅谈：2D人体姿态估计基本任务、研究问题、意义、应用、研究趋势、未来方向以及个人思考1.基本定义：从单张RGB图像中，精确地识别出多个人体的位置以及骨架上的稀疏的关键点位置。2.基本任务：给定一张RGB图像，定位图像中人体的关键点位置，并确定其隶属的人体。按照人的直观视觉理解的话，主要会涉及到以下问题：关键点及周围的局部特征是什么样的？关键点之间、人体肢体的空
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2022-10-05 11:02:04
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