基于深度学习的二维人体姿态估计研究进展OA北大核心CSCD
Research Progress of Two-Dimensional Human Pose Estimation Based on Deep Learning
基于深度学习的二维人体姿态估计方法通过构建特定的神经网络架构,将提取的特征信息根据相应的特征融合方法进行信息关联处理,最终获得人体姿态估计结果,因其具有广泛的应用价值而受到研究人员的关注.从数据集基准、姿态估计方法和评测标准等方面,对近年来基于深度学习的二维人体姿态估计的诸多研究工作进行系统归纳与整理,将现有方法分为单人姿态估计方法与多人姿态估计方法,并分别从网络架构设计、输出特征表示和损失函数选取方面进行分析与总结.在此基础上,结合当前二维人体…查看全部>>
刘勇;李杰;张建林;徐智勇;魏宇星
中国科学院大学 电子电气与通信工程学院,北京 100049中国科学院光电技术研究所,成都 610209中国科学院大学 电子电气与通信工程学院,北京 100049中国科学院光电技术研究所,成都 610209中国科学院光电技术研究所,成都 610209
信息技术与安全科学
二维人体姿态估计计算机视觉关键点检测深度学习卷积神经网络
《计算机工程》 2021 (3)
1-16,16
国家重点研发计划(G158207).