基于深度学习的二维单人姿态估计综述OA北大核心CSTPCD
人体姿态估计是计算机视觉领域的一项关键技术,它通过检测人体关键点以识别人体姿态。随着深度学习的快速发展,其已成为人体姿态估计的主流技术并取得了显著进展。围绕单人姿态估计问题,从数据预处理、网络架构设计、监督学习方法以及后处理技术四个维度对基于深度学习的单人姿态估计研究进行回顾,同时探讨关键点表征的新方式及Transformer模型在该领域的应用,此外还介绍了常用的数据集和性能估计指标,深入讨论当前单人姿态估计领域的挑战和发展方向。
苏妍妍;邱志良;李帼;陆声链;陈明;
广西师范大学教育区块链与智能技术教育部重点实验室,广西桂林541004广西师范大学教育区块链与智能技术教育部重点实验室,广西桂林541004 广西师范大学计算机科学与工程学院,广西桂林541004
计算机与自动化
二维人体姿态估计单人姿态估计深度学习关键点检测计算机视觉
《计算机工程与应用》 2024 (021)
P.18-37 / 20
国家自然科学基金(61762013)。
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