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Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields论文笔记

2023-10-27

这篇论文是2017年的CVPR，使用的是自底向上的结构，本文的重点在于提出PAFs（Part Affinity Fields）

 

 

Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation Using Part Affinity Fields【菜鸟读者】_tangbin2009的专栏-CSDN博客Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation Using Part Affinity Fields文章概要网络架构 置信图(Confidence Maps)部分亲和字段(Par Affinity Fields)损失函数groundtruth Confidence Mapsgroundtruth Part Affinity FieldsPart...https://blog.csdn.net/tangbin2009/article/details/81122788Openpose论文阅读 | Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields_jmu201521121021的博客-CSDN博客一.论文的简介 Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields提出了一种多人姿态估计的新方法,通过卷积神经网络输出四肢的位置和矢量信息,通过图的匹配把各个关键点连接在一起,从而实现人体姿态估计.该系统在COCO 2016 keypoints challenge和MPII Multi-Person benchhttps://blog.csdn.net/jmu201521121021/article/details/78551766?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_title~default-1.no_search_link&spm=1001.2101.3001.4242.2匈牙利算法-看这篇绝对就够了！_夜阑听风-CSDN博客_匈牙利算法本文讲述的是匈牙利算法，即图论中寻找最大匹配的算法，暂不考虑加权的最大匹配（用KM算法实现），文章整体结构如下：基础概念介绍算法的实现好的，开始！一. 部分基础概念的介绍我会严格介绍其定义，并同时用自己的大白话来重述。概念点1. 图G的一个匹配是由一组没有公共端点的不是圈的边构成的集合。这里，我们用一个图来表示下匹配的概念：如图所示，其中的三条边即该图的一个匹配；...https://blog.csdn.net/u013384984/article/details/90718287可以按照以上的博客进行学习

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