基于深度学习的目标检测算法研究与应用

本文基于深度学习和机器学习的基本理论,对人体处于静态或动态时的位置变化、姿态检测进行了相应的研究。利用各帧图像中人体关节所处位置、同一个体的同一骨骼上的关节点连接原则、不同个体骨骼上的关节点排斥原则、人体位置关系重叠下热力图,模拟实现了人体处于不同状态下的姿态检测。

基于深度学习的人体姿态估计修正

多人姿势估计图像和视频中与许多应用程序是一个重要的但具有挑战性的任务 , 在本文介绍了一种姿态精细网络,它将图像和给定的姿态估计同时作为输入,通过对输入 - 输出空间的联合推理,学习直接预测一个精确的姿态。为了使神经网络学会精确地预测不正确的身体关节,我们提出了一种新的训练数据增强方案,在此方案中,我们对“困难”的人体姿势进行了建模。