openpose中关键点的热图是怎么得到的
时间: 2023-12-18 08:09:57 浏览: 60
OpenPose 中的关键点热图是通过将每个关键点位置看作高斯分布中心,然后在人体姿势估计过程的每个阶段生成的。具体来说,对于每个关键点,OpenPose 在人体姿势估计的每个阶段都会生成一个大小为 H × W 的二维高斯热图,其中 H 和 W 分别是输入图像的高度和宽度。在每个热图中,关键点位置处的像素值最大,而其他像素值则随着到关键点中心的距离逐渐减小。这种方法能够为姿势估计提供一种可微的损失函数,使其更容易进行优化。同时,由于热图中包含了关键点周围的分布信息,因此可以在某种程度上提高关键点检测的鲁棒性。
相关问题
openpose 怎么获得关键点的位置
OpenPose是一种基于深度学习的人体姿势估计库,它可以检测出人体的关键点位置。其主要步骤如下:
1. 图像预处理:对输入的图像进行预处理,包括调整图像大小、裁剪图像、归一化图像等。
2. 人体检测:使用深度学习模型检测图像中的人体位置。
3. 关键点检测:对于检测到的每个人体,使用深度学习模型检测其关键点(例如肘部、膝盖、手腕等)的位置。
4. 姿势重建:根据检测到的关键点位置,重建人体的姿势。
在OpenPose中,关键点的位置以像素坐标的形式给出,可以通过访问输出的关键点热图和相关信息来获取。具体而言,关键点热图是一个二维矩阵,每个元素表示该位置是否可能是某个关键点的位置,值越大表示越可能是该关键点的位置。我们可以通过找到热图中值最大的位置,确定该关键点的位置。
openpose中卷积层数据
在OpenPose中,卷积层的数据是通过使用扩张卷积(dilated convolution)和残差连接来进行处理的。具体来说,通过删除某些层的步幅并使用扩张参数值为2的卷积块,以保留感受野。同时,每个具有7x7内核大小的卷积被一个具有相同感受野的卷积块替换,以捕获远程空间依赖关系。这些卷积块由连续的1x1、3x3和3x3内核大小的卷积组成,并通过残差连接来保证网络的深度。在OpenPose的初始阶段和5个细化阶段中,每个阶段都包含两个并行的分支,用于热图估计和PAFs。这些卷积层的数据通过对网络输入进行处理,最终得到姿势估计的结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [论文阅读|Lightweight OpenPose](https://blog.csdn.net/weixin_45782047/article/details/123057011)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]