基于深度学习的二维人体姿态估计综述
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米思娅,SiyaMi@seu.edu.cn

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国家重点研发计划(2018AAA0100100);国家自然科学基金(61702095);江苏省自然科学基金(BK20190341)


Overview of 2D Human Pose Estimation Based on Deep Learning
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    摘要:

    人体姿态估计是计算机视觉领域的一个基础且具有挑战的任务.人体姿态估计对于描述人体姿态,描述人体行为等至关重要,是行为识别、行为检测等计算机视觉任务的基础.近年来,随着深度学习的发展,基于深度学习的人体姿态估计算法展现出了极其优异的效果.本文将从单人人体姿态估计、自顶向下的多人人体姿态估计和自底向上的多人人体姿态估计这三种主流的人体姿态估计方式,介绍近年来基于深度学习的二维人体姿态估计算法的发展,并讨论目前二维人体姿态估计所面临的困难和挑战.最后,对人体姿态估计未来的发展做出展望.

    Abstract:

    Human pose estimation is a basic and challenging task in the field of computer vision. It is the basis for many of computer vision tasks, such as action recognition and action detection. With the development of deep learning methods, deep learning-based human pose estimation algorithms have shown excellent results. In this paper, we divide pose estimation methods into three categories, including single person pose estimation, top-down multi-person pose estimation and bottom-up multi-person pose estimation. We introduce the development of 2D human pose estimation algorithms in recent years, and discuss the current challenges of two-dimensional human pose estimation. Finally, we give an outlook for the future development of human pose estimation.

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引用本文

张宇,温光照,米思娅,张敏灵,耿新.基于深度学习的二维人体姿态估计综述.软件学报,,():0

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  • 收稿日期:2020-01-18
  • 最后修改日期:2021-01-06
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  • 在线发布日期: 2021-08-02
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