基于视频的三维人体姿态估计的局部到全局Transformer作者：马海峰*，陆克*†，薛健*，牛泽海*，高鹏程†*中国科学院大学工程学院，北京100049鹏程实验室，深圳518055来源：2022IEEEInternationalConferenceonMultimediaandExpo

基于Transformer的端到端三维人体姿态估计摘要基于Transformer的架构已经成为自然语言处理中的常见选择，并且现在正在计算机视觉任务中实现SOTA性能，例如图像分类，对象检测。

基于U形时空Transformer网络的三维人体姿态估计源码：https://github.com/lfay/Pose3D.摘要随着卷积神经网络的发展，三维人体姿态估计技术取得了很大的进展。

EMHIFormer：一种增强的多假设交互Transformer，用于视频中三维人体姿态估计Redirecting摘要单目3D人体姿态估计是一个具有挑战性的任务，因为深度模糊和遮挡。

从算法工程师的角度来拆解下需求：1、检测人体关键点位置，就是人体姿态估计任务嘛；2、要实时，那么就是终端部署，服务端那传输延时就不考虑了。

MMOCR3D目标检测算法库MMDetection3D旋转目标检测算法库MMRotate图像分割算法库MMSegmentation图像分类+预训练+多模态算法库MMPretrain姿态估计算法库MMPose人体姿态估计算法库

这一模型利用COCO数据集中50K张密集型人体对应关系的标注，并在有遮挡和尺度变换等自然情况下能准确实现密集型人体姿态估计。

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、人体姿态估计或关键点检测任务任务介绍下游任务二、2D姿态估计基本思路1：基于回归(RegressionBased)基本思路2：

后续有需要再回顾吧人体姿态估计：识别人体关键点坐标。模式识别任务，难点是始终在变化。以关键点连线，2/3D中还原人体姿态。PoseC3D：基于人体姿态识别行为动作。CG动画追踪表情、手势姿态等。

基于单幅图像的自监督三维人体姿态估计主页：https://josesosajs.github.io/imagepose/源码：未开源摘要我们提出了一种新的自我监督的方法预测三维人体姿势从一个单一的图像。

一、主机模型转换采用FastDeploy来部署应用深度学习模型到OK3588板卡上进入主机Ubuntu的虚拟环境condaactivateok3588主机环境搭建可以参考上一篇《OK3588板卡实现人像抠图（十二）》生成onnx文件cdFastDeploy#下载Paddle静态图模型并解压wgethttps://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/PP_TinyP

数据集模型训练C++和Android部署)目录人工智能项目集合推荐(数据集模型训练C++和Android部署)1.三维重建项目集合★双目三维重建★结构光三维重建2.AICV项目集合★人脸检测和人体检测★人体姿态估计

1.自己的experiences自己大二下学期中比较幸运加入到科研组里，做的方向是3D人体姿态估计，不过由于是一个全新领域，基本也是自己这个小白探索，所以成果甚微。

人体姿态估计是计算机视觉领域的一个重要研究领域。它涉及估计人体上的独特点，也称为关键点。在这篇博文中，我们将讨论一种在包含人类的图像上查找关键点的算法，称为Keypoint-RCNN。

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用于视觉识别的深度高分辨率表征学习github：https://github.com/HRNet论文地址：https://arxiv.org/pdf/1908.07919摘要高分辨率表示对于位置敏感的视觉问题是必不可少的，例如人体姿态估计

人体姿态估计面临多种挑战：1）每张图片可能包含未知数量的人，他们出现在不同的未知，也不同的大小尺度；2）人体之间的交互，如接触，产生了复杂的空间预测；3）预测时间随

Title:3DHumanPoseEstimationWithSpatio-TemporalCriss-CrossAttentionAffiliation:HefeiUniversityofTechnologyAuthors:ZhenhuaTang,ZhaofanQiu,YanbinHao,RichangHong,TingYaoKeywords:3Dhumanposeestimation,spat

Title:3DHumanPoseEstimationviaIntuitivePhysicsAffiliation:MaxPlanckInstituteforIntelligentSystems,Tübingen,GermanyAuthors:ShashankTripathi,LeaMüller,Chun-HaoP.Huang,OmidTaheri,MichaelJ.Black,Dimitrios

RTMPose和MMDetection是两个不同的工具库，分别用于人体姿态估计和目标检测。RTMPose是一个用于实时多人2D姿态估计的开源工具库，它可以从图像或视频中检测出人体关键点的位置。

文章目录摘要什么是人体姿态估计3D姿态估计人体参数化模型下游任务2D姿态估计多人姿态估计：自顶向下方法基于回归的自顶向下方法基于热力图的自顶向下方法多人姿态估计：自底向上方法单阶段方法基于Transformer

细节贴：YOLOv8人体姿态估计跌倒检测_爱钓鱼的歪猴的博客-CSDN博客yolov8-pose的输出中有17个人体关键点在胸膛处计算出一个中心点，腰部计算出一个中心点，连线，做一个直角三角形，求角的大小

transformer和“dilatedtemporalconvolutions”都是一些用于处理序列数据的神经网络结构，它们可以应用于一些需要考虑时序信息的任务，如动作分割、3D人体姿态估计等。

人体姿态估计&动作识别视频演示Refs:https://www.zhihu.com/zvideo/1227562268420235264姿态估计与行为识别（行为检测、行为分类）的区别Refs：姿态估计与行为识别

因此，在本文中，我们将研究如何使用深度神经网络模型在OpenCV中执行人体姿态估计。AIDancebasedonHumanPoseEstimation1、数据集2、模型架构3、实验和结

ObjectsasPoints”相对于其他基于关键点检测的方法例如extremNet和cornerNet，CenterNet去除了角点分类等一些后处理步骤，使得模型推理速度得到了进一步的提升.不仅用于2D目标检测还可以用来做人体姿态估计或这

文末附基于Python和C++两种方式实现的测试代码下载链接在本教程中，使用OpenCV进行基于深度学习的人体姿态估计。我们将详细说明如何在您自己的应用程序中使用预训练Caffe模型。

文末附基于Python和C++两种方式实现的测试代码下载链接在我们上一篇文章中中，我们使用OpenPose模型对单个人执行人体姿态估计。在这篇文章中，我们将讨论如何进行多人姿态估计。

DeepPose：通过深度神经网络进行人体姿态估计论文题目：DeepPose:HumanPoseEstimationviaDeepNeuralNetworks论文是谷歌发表在CVPR2014的工作论文地址

CenterNet:ObjectsasPoints-目标作为点（arXiv2019）摘要1.引言2.相关工作3.准备工作4.目标作为点4.13D检测4.2人体姿态估计5.实施细节6.实验6.1目标检测6.1.1

本人毕设题目是人体姿态估计技术的相关课题，本人按照自己对人体姿态估计技术的学习和理解进行论述，如有不足，请大家指正！！！首先讨论一个问题：什么是姿态估计?“姿势估计?

文章目录1.人体姿态估计的介绍和应用2-1.2D姿态估计概述2.1任务描述2.2基于回归2.3基于热力图2.3.1从数据标注生成热力图（高斯函数）2.3.2使用热力图训练模型2.3.3从热力图还原关键点

人体姿态估计（poseestimation）的目标实时地对图片中每个人的姿态进行精准的估计。总结起来，就是实时的多人姿态精准估计现状实时的算法精度不高，精度高的算法慢的要死。

课程：《人体关键点检测与MMPose》人体姿态估计（HumanPoseEstimation）是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，也是计算机理解人类动作、行为必不可少的一步，人体姿态估计是指通过计算机算法在图像或视频中定位人体关键点

文章大纲目标检测参考文献与学习路径开源实现参考基于yolov5的实现关键点检测\跟踪算法数据集前序文章：深度学习与视频分析简介视频分析：基于目标检测（YOLO）实现走路看手机检测、玩手机检测、跌倒检测等基于深度学习算法的行为识别解决方案：打电话、玩手机、摔倒等行为动作的识别，跟踪https://github.com/cwlroda/falldetection_openpifpaf/raw/mast

预测人体关键点有什么作用？还原人体姿态，输出脸部、手部的关键点坐标3D空间内，关键点变为3维坐标，可以在三维空间中还原人体姿态，可以实现一键换装恢复3D的人体模型实现下游任务–行为理解，根据姿态判断人是否在拥抱CG动画：根据人的表情姿态驱动动漫人物做一些动作手势识别动物行为识别2D姿态估计的基本思路基于回归将关键点检测问题建模成一个回归问题，使得模型直接回归关键点坐标神经网络的最后一层作为回归预测

目录1、下载权重编辑2、python推理3、转ONNX格式4、ONNXRUNTIMEC++部署utils.hutils.cppdetect.hdetect.cppmain.cppCmakeList.txt1、下载权重我这里之前在做实例分割的时候，项目已经下载到本地，环境也安装好了，只需要下载pose的权重就可以2、python推理yolotask=posemode=predictmodel=yol

前言人体姿态估计（HumanPoseEstimation）是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，也是计算机理解人类动作、行为必不可少的一步，人体姿态估计是指通过计算机算法在图像或视频中定位人体关键点，目前被广泛应用于动作检测

OpenMMLab累计开源超过30个算法库、2400个预训练模型，涵盖图像识别分类、目标检测、图像分割、姿态估计、视频理解、OCR、3D目标检测、3D人体姿态估计、模型

Class2：人体姿态估计与MMpose文章目录Class2：人体姿态估计与MMpose**人体姿态估计概述****what?

目录人体姿态估计的介绍与应用2D姿态估计多人姿态估计：自顶向下方法多人姿态估计：自底向上方法多人姿态估计：单阶段方法基于Transformer的方法基于回归的自顶向下方法DensePose(2014)通过级联提升精度回归方法的优势与劣势

MMPose是一款基于Pytorch的姿态估计开源工具箱，是OpenMMLab项目的成员之一，包含了丰富的2D多人姿态估计、2D手部姿态估计、2D人脸关键点检测、133关键点全身人体姿态估计、动物关键点检测

01.任务概览人体姿态估计的任务是从包含人体的图片中检测出人体关键点，并恢复人体位姿。随着深度学习的发展，越来越多的深度学习方法被应用到了人体姿态估计任务上来。左：COCO关键点格式人体骨架。

人体姿态估计技术在体育健身、动作采集、3D试衣、舆情监测等领域具有广阔的应用前景，人们更加熟悉的应用就是

人体姿态估计是计算机视觉中的基本问题。近年来，在二维人体姿态估计方面取得了重大进展。这一成功背后的关键因素是可用的大规模注释人体姿态数据集，允许训练网络的二维人体姿态估计。

arXivDaily发布了想法：【Facebook、Amazon、腾讯、加州大学联合出品】TransFusion：用于3D人体姿态估计的Transfor…https://www.zhihu.com/pin

目录前言一、hourglass简介二、hourglass原理三、代码前言前两天看了一篇论文，其中提到了Hourglass，文中对hourglass的结构没有详细的图解和文字描述，对之前不了解人体姿态估计的我

上一话3D视觉——3.人体姿态估计(PoseEstimation)算法对比即效果展示——MediaPipe与OpenPosehttps://blog.csdn.net/XiaoyYidiaodiao/article

重磅干货，第一时间送达今天分享一篇2021最新的人体姿态估计综述，这里仅做简单的内容介绍，详细的细节请参考原文，如果对你有所帮助，欢迎分享给你的小伙伴！

CAPAO：一种高效的单阶段人体姿态估计模型重新思考关键点表示：将关键点和姿态建模作为多人姿态估计的对象（RethinkingKeypointRepresentations:ModelingKeypointsandPosesasObjectsforMulti-PersonHumanPoseEstimation