姿态估计综述 自上而下算法
时间: 2023-11-10 09:00:24 浏览: 61
姿态估计综述针对自上而下的方法主要是通过先进行人体检测,再进行个体检测的方式。在这种方法中,首先对每个检测到的人,通过三维姿态网络估计绝对根(人体的中心关节)坐标和三维根相对姿态。然后,根据每个人的绝对根坐标和根相对姿势,将所有姿势与世界坐标对齐。接下来,定位每个人物的候选区域以生成潜在姿势,并使用回归算子来细化姿势方案。在受控环境数据集上,定位-分类-回归方法(LCR-Net)表现良好,但在野外图像上的推广效果不佳。为了解决这个问题,一些研究者提出了不同的方法来改进性能,如合成数据扩充、引入场景约束、解决三维时间分配问题、相机距离感知、基于姿态估计和检测锚点的方法等。
相关问题
目前成熟的姿态估计算法
目前有几种成熟的姿态估计算法可用于人体姿态估计,以下是其中一些常见的算法:
1. OpenPose:OpenPose是一种基于卷积神经网络的实时多人姿态估计算法。它使用单个RGB图像作为输入,能够同时检测和跟踪多个人的关键点。
2. AlphaPose:AlphaPose是一种用于单人姿态估计的算法,它使用深度学习模型在RGB图像中检测人的关键点。AlphaPose还可以进行骨骼关节跟踪和骨骼姿态估计。
3. HRNet:HRNet是一种高分辨率网络,用于姿态估计任务。HRNet通过在不同分辨率下并联多个子网络,并进行自上而下和自下而上的信息传递来捕捉细节和上下文信息。
4. EfficientPose:EfficientPose是一种效率高的姿态估计算法,它在人体姿态估计任务中结合了高效的特征提取和有效的推理方法,实现了较快的速度和较高的准确性。
在LDMI方法中加入自上而下算法
LDMI(Layered Division Multiplexing and Interleaving)方法是一种自下而上的算法,但是可以结合自上而下的算法来进一步提高性能。自上而下的算法可以通过引入更高层次的信息来指导自下而上的决策。
具体而言,在LDMI方法中加入自上而下算法的步骤如下:
1. 在编码器端,将源数据分成多个层次,并对每个层次进行编码。
2. 在解码器端,对每个层次进行解码,并将解码结果传递给下一层。
3. 在自下而上的解码过程中,可以使用自上而下的算法来引导决策。例如,在解码低层次时,可以利用高层次的信息来指导解码过程,从而提高解码质量。
4. 在自上而下的算法中,可以使用一些先验知识、语言模型等来引导解码过程。例如,在解码文本数据时,可以使用语言模型来指导解码过程,从而提高解码质量。
总之,通过将自上而下的算法与LDMI方法结合起来,可以进一步提高编解码性能。