Benchmarking and Error Diagnosis in Multi-Instance Pose Estimation

时间 2021-01-12

标签 HumanPoseEstimation 繁體版

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这篇文章不是介绍怎么设计网络去提高多人姿态检测在数据集上的mAP值，而是去找出姿态估计算法为啥得分这么低的原因，更直白的讲就是，这个模型效果不好，这个效果不好具体是哪些地方效果不好，文章探究的是这个更底层的原因，而不是简单粗暴的堆trick提高mAP。文章是2017年发表的，当时比较出名的两个多人人体姿态估计网络是Google的GRMI和CMU的OpenPose，文章就是根据这两个模型来查找原因。

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1. UniPose: Unified Human Pose Estimation in Single Images and Videos
2. 3D Human Pose Estimation = 2D Pose Estimation + Matching(2017)
3. Human Pose Estimation with Iterative Error Feedback
4. 【转】DensePose: Dense Human Pose Estimation In The Wild
5. Deep Learning Models and Code for Pose Estimation
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7. 3D human pose estimation in video with temporal convolutions and semi-supervised training
8. 姿态估计及跟踪“Detect-and-Track: Efficient Pose Estimation in Videos”
9. 2020.09.22读 PointVoteNet：accurate object detection and 6 DoF pose estimation in point clouds
10. 2D Pose Estimation
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