近200FPS的高帧数多人姿态检测

而其他方法,比如NIPS 2017 的AE(Associative embedding)、ICCV 2017的RMPE(Regional multi-person pose estimation)、CVPR 2017的PAF(Realtime multi-person 2D pose estimation using part affinity fields),都无法实现高帧数尤其是100以上帧数视频的姿态检测。

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原理

来看下具体数据,在头、肩、肘部位和整体上半身识别中超过了其他方法,整体得分也不虚。

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下面这条刷屏的twitter视频给出了答案。

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整个架构由单个完全CNN构成,具有相对较低分辨率的特征图,并使用专为姿势检测性能设计的损耗函数直接进行端到端优化,此架构称为姿态提议网络(Pose Proposal Network,PPN)。PPN借鉴了YOLO的优点。

这是基于ResNet-18的PPN对多人姿势检测的过程:

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在高帧数下,如何实现人体姿态检测?

在COCO数据集上也不虚,相比谷歌PersonLab能在更高帧数下运行。

高帧数,无压力

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这是今年ECCV上的一篇名为《Pose Proposal Networks》的论文,作者是日本柯尼卡美能达公司的関井大気(Taiki SEKII),结合了去年CVPR上的YOLO和CMU的永利会网址,OpenPose,创造出的新方法,能够实现高帧数视频中的多人姿态检测。

d) 区分图中每个人。

另外,常规的姿态检测十分容易出错的“体位”中,该方法也可以规避。

人数过多的拥挤场景:

Poster:

http://taikisekii.com/PDF/Sekii_ECCV18_pos.pdf

原标题:ECCV 2018丨YOLO遇上OpenPose,近200FPS的高帧数多人姿态检测

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这篇论文的方法是先将图片分割为较小的网格,使用较小的网络对每一幅网格图片进行单次物体检测范例,之后通过区域提议(region proposal)框架将姿态检测重定义为目标检测问题。

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传送门

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http://taikisekii.com/PDF/Sekii_ECCV18.pdf

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c) 检测出肢体;

b) 从输入图像中检测部分边界框;

之后,使用单次CNN直接检测肢体,通过新颖的概率贪婪解析步骤,生成姿势提议。

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a) 输入图像;

区域提案部分被定义为边界框检测(Bounding Box Detections),大小和被检测人身材成比例,并且可以仅使用公共关键点注释进行监督。

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比如从天上跳伞下来这种奇怪的姿势:

注意,右侧站立的女子和她前面在瑜伽垫上的人,完完全全分开了,不会闹出下面这种胳膊腿儿搞错的笑话。

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论文:

神奇“体位”大冒险

至于code嘛,暂时没有。

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还有,两个人重叠的图像。

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