SilveryBullet
PS:在数据处理阶段,3D比2D复杂很多。2D人体姿态识别在dataset和model方面都比3D成熟,2Dmodel也有很多户外,自然界的dataset,但是3D的dataset几乎都是indoor的。因为3D标注、识别的复杂,所以需要大量的传感器,摄像头去采集数据。 姿态估计等数据集收集整理: 检测与姿态估计的评价标准、开源数据集、COCO和MPII的认识、COCO数据集的标注格式 参考链接: 【人体姿态估计】资料整理 人体姿态估计综述 人体姿态估计数据集整理 3D人体姿态识别数据集 人体姿态估计(人体关键点检测)分类与经典方法分析 获取Human 3D人体姿态数据集 基于深度学习的人体姿态估计方法综述-邓益侬;罗健欣;金凤林
人体姿态识别的过程中我们首先需要进行关键点检测,我们需要生成高分辨率的heatmap,但是传统的特征提取网络如VGG网络会将我们的feature map分辨率降
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