发表服务
该论文由港中文的孙祎、王晓刚、汤晓鸥提出，应该是最早使用CNN进行人脸关键点检测的论文之一了。在论文中，作者设计了Three-levelcascadedCNNs用于人脸关键点检测（5Points）：LeftEyeCenter(LE)，RightEyeCenter(RE)，NoseTip(N)，LeftMouthCorner(LM)，RightMouthCorner(RM)。
CascadedPyramidNetwork：本论文主要关注的是不同类别关键点的检测难度是不一样的，整个结构的思路是先检测比较简单的关键点、然后检测较难的关键点、最后检测更难的或不可见的关键点。具体Pipeline如下图（摘自论文[13]对应slides）所示...
下面由单人关键点检测的经典论文开场吧。1.ConvolutionalPoseMachines（2016）本论文将深度学习应用于人体姿态分析，同时用卷积图层表达纹理信息和空间信息。在2016年的MPII榜单中名列前茅。主要网络结构分为多个stage，各个阶段都有监督训练...
本文是对论文《DeepHigh-ResolutionRepresentationLearningforHumanPoseEstimation》学习时所做的记录和总结.这里需要提一句的是，虽然这篇论文HRNet用于2D关键点检测，但其实HRNet本身是backbone和neck的创新（类似于VGG,ResNet等），作者也把HRNet应用到了识别、检…
四.单人关键点检测的发展（2016-2019）（废话一下，2019开始专门做单人2d关键点的论文也太少了吧，很多文章都是做2d多人或者3d，然后把mpll的数据集的结果在文章后面贴一贴，这个数据集可能要到头了，建议萌新们要发文章直接做2d多人或者3d。
由于是要应用到实时检测，所以对检测速度有一定要求显示全部关注者52被浏览26,098关注问题写回答...dlib可以，C++的库如果想自己训练的话，推荐论文人脸特征点定位的3000fpsopencv...
OpenCV实现人体姿态估计(人体关键点检测）OpenPoseOpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以Caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。
Pirsiavash[14]则在人体骨骼关键点检测中采用了一种导向部件模型(steerablepartmodels)。2）基于对象和动作上下文的人体骨骼关键点检测方法都不使用上下文信息。事实上，在人体骨骼关键点检测过程中，目标检测和动作识别都扮演着重要角色。
该论文由港中文的孙祎、王晓刚、汤晓鸥提出，应该是最早使用CNN进行人脸关键点检测的论文之一了。在论文中，作者设计了Three-levelcascadedCNNs用于人脸关键点检测（5Points）：LeftEyeCenter(LE)，RightEyeCenter(RE)，NoseTip(N)，LeftMouthCorner(LM)，RightMouthCorner(RM)。
CascadedPyramidNetwork：本论文主要关注的是不同类别关键点的检测难度是不一样的，整个结构的思路是先检测比较简单的关键点、然后检测较难的关键点、最后检测更难的或不可见的关键点。具体Pipeline如下图（摘自论文[13]对应slides）所示...
下面由单人关键点检测的经典论文开场吧。1.ConvolutionalPoseMachines（2016）本论文将深度学习应用于人体姿态分析，同时用卷积图层表达纹理信息和空间信息。在2016年的MPII榜单中名列前茅。主要网络结构分为多个stage，各个阶段都有监督训练...
本文是对论文《DeepHigh-ResolutionRepresentationLearningforHumanPoseEstimation》学习时所做的记录和总结.这里需要提一句的是，虽然这篇论文HRNet用于2D关键点检测，但其实HRNet本身是backbone和neck的创新（类似于VGG,ResNet等），作者也把HRNet应用到了识别、检…
四.单人关键点检测的发展（2016-2019）（废话一下，2019开始专门做单人2d关键点的论文也太少了吧，很多文章都是做2d多人或者3d，然后把mpll的数据集的结果在文章后面贴一贴，这个数据集可能要到头了，建议萌新们要发文章直接做2d多人或者3d。
由于是要应用到实时检测，所以对检测速度有一定要求显示全部关注者52被浏览26,098关注问题写回答...dlib可以，C++的库如果想自己训练的话，推荐论文人脸特征点定位的3000fpsopencv...
OpenCV实现人体姿态估计(人体关键点检测）OpenPoseOpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以Caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。
Pirsiavash[14]则在人体骨骼关键点检测中采用了一种导向部件模型(steerablepartmodels)。2）基于对象和动作上下文的人体骨骼关键点检测方法都不使用上下文信息。事实上，在人体骨骼关键点检测过程中，目标检测和动作识别都扮演着重要角色。
发表服务