openpose+fcn

OpenPose FCN是一种基于全卷积神经网络（FCN）的姿态估计算法，可以从普通的二维RGB图像中提取出人体的姿态信息。该算法可以将人体的关键点分别绘制在图像上，从而实现人体姿态估计、动作识别等应用。

OpenPose FCN将姿态估计问题转换为像素级的分类问题。它通过学习如何从图像中区分人体的不同部分（如头部、肩膀、手臂、腿等），然后对每个关键部位预测出其对应的位置和存在程度。

OpenPose FCN的网络结构主要由卷积层和全连接层组成，卷积层用于提取特征，全连接层则用于将特征转换为对关键点位置的预测。在实际应用中，OpenPose FCN可以通过改变其网络结构和参数，以适应不同的数据集和任务需求。

相较于传统姿态估计算法，OpenPose FCN具有准确度高、速度快的优点，因此在人机交互、虚拟现实、体育科学等领域具有广泛的应用前景。