2021 最新人體姿態(tài)估計(jì)綜述！參考文獻(xiàn)近百篇
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1、摘要
無(wú)約束圖像和視頻中的人體姿態(tài)估計(jì)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一項(xiàng)基本任務(wù)。為了說(shuō)明技術(shù)上的發(fā)展路徑，在本次調(diào)查中，我們?cè)诮Y(jié)構(gòu)化分類法中介紹了人類姿態(tài)方法，特別關(guān)注深度學(xué)習(xí)模型和單人圖像設(shè)置。具體而言，我們檢查和調(diào)查了典型人體姿態(tài)估計(jì)管道的所有組件，包括數(shù)據(jù)增強(qiáng)、模型架構(gòu)和主干網(wǎng)絡(luò)、監(jiān)督表征、后處理、標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集、評(píng)估指標(biāo)。為了展望未來(lái)的發(fā)展方向，我們最后討論了人體姿態(tài)估計(jì)中尚未解決的關(guān)鍵問(wèn)題和潛在的發(fā)展趨勢(shì)。
深度學(xué)習(xí)人體姿態(tài)估計(jì)pipeline：
模型組件視角下的人體姿態(tài)估計(jì)分類：
2、數(shù)據(jù)增強(qiáng)
2.1 Random Data Augmentation
Flipping
Rotation
Scaling
Color jittering
Occlusion
Pose-specific augmentations
2.2 Optimized Data Augmentation
Two representative types of learning framework in the literature are adversarial learning and neural architecture search.
文獻(xiàn)中兩種有代表性的學(xué)習(xí)框架是對(duì)抗式學(xué)習(xí)和神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索。
3、Model Architecture and Network Design
3.1 Model Architecture
Sequential architecture
Cascaded architecture
Recurrent architecture
Adversarial architecture
3.2 Network Design
Multi-scale feature learning
Prior knowledge incorporation
Spatial relation modelling
Attention mechanism
4、Post-processing
5、Supervision Representatio
人體姿態(tài)估計(jì)的方法可分為基于坐標(biāo)的和基于熱力圖的方法
6、Human Pose Dataset
數(shù)據(jù)集示例：
數(shù)據(jù)集概述：
7、Performance Evaluation Metrics
Percentage of Correct Parts (PCP).
Percent of Detected Joints (PDJ)
Percentage of Correct Keypoints (PCK)
Other Metrics.
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