2D/3D Pose Estimation and Action Recognition using Multitask Deep Learning

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2D/3D Pose Estimation and Action Recognition using Multitask Deep Learning

使用多任务深度学习进行2D / 3D姿态估计和动作识别

1.动作识别和人体姿势结合进行动作的2D和3D姿态估计。

2.两者联合做的姿势估计准确率优于单一的专用方法。 使用了四个数据集（MPII，Human3.6M，Penn Action和NTU）

3.使用了多任务CNN与动作识别一起执行2D和3D姿态估计。 四个任务：二维姿态估计，三维姿态估计，二维动作识别，三维动作识别

实验结果图：

4.本文中的模型先从图像帧中预测关节位置（2 D,3D），通过关节位置运动得到两个信息，一是运动速度以及位置变换得到是哪个关节的语义信息，二是通过人体部位基于注意力的汇集得到视觉信息。

5.作者是：Diogo C. Luvizon1, David Picard12, Hedi Tabia,法国

姿态估计好像有点难，很多论文都找不到我能实现的代码，写了140篇这样的辣鸡报告后，又去csdn论坛看了一眼别人的论文笔记，感觉差很多，没有代码实现的论文笔记都没有灵魂，甚至可能是错的。。。