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随着社会老龄化进程的不断更替,我国将于2025年之前进入中度老龄化社会。在老龄化社会中,随着老龄人年龄的增长,其骨骼、肌肉等等......
近年来,世界各国均将竞技体育成绩视为评估国家综合实力的重要指标。面对国际竞技体育竞争日益激烈的现状,必须依靠更为科学高效的......
人工智能技术的发展推动着传统零售行业的不断升级转型,催生出智慧零售为这一新兴零售模式。在智慧零售这一零售模式下,商户可以通......
人体关键点检测是一种基于图像或视频定位人体各关节点的技术,在计算机视觉中的行为检测、行人重识别、行人行为预测和人机交互等......
为解决基于视频流的人体关键点检测效果不佳及视频流切片后可能会发生运动模糊的问题,提出了一种改进的RetinaNet-CPN网络对人体关......
为解决现有人物图像裁剪算法中高度依赖人工标识、人物表现力不强、效率低下等问题,提出"从高美学质量人物图像中自动学习构图规则......
随着在线健身资源的日益丰富,自主健身已成为新的运动趋势。然而由于缺少专业健身教练的动作指导与纠正,自主健身通常无法保障健身......
人体关键点检测是计算机视觉领域重要的研究方向。获得人体关键点后,可以进一步用于识别人体行为。这些技术在实际生活中具有广泛......
AI技术的蓬勃发展使得一些行业迈向了一个新的阶段,尤其是在自动驾驶,安防监控,人脸识别,智慧零售等新兴产业中,更是取得了超前的......
在移动设备上进行实时人体姿态估计对算法模型大小和运行速度的要求较为严苛。针对这一问题,提出了一种轻量级人体姿态估计算法。首......
人体关键点检测任务作为一种像素级别的检测任务,深度学习方法通常采用高分辨率特征图表征方法来回归关键点以增强检测效果。针对......
由于在现有的人体关键点检测问题中,深度学习解决方案采用的掩膜区域卷积神经网络Mask R-CNN存在参数量大导致计算成本过高、迭代......
随着深度学习和移动互联网的发展,越来越多的深度学习应用开始部署到移动端设备上为人们提供服务。而在这些应用之中,对图像中人物......
人体的位置检测和关键点检测都是计算机视觉中极具挑战性的任务。在最近的研究中,基于深度卷积神经网络的方法取得了比传统方法更......
目前针对人体姿态估计的深度神经网络都是在特征图的固定位置上进行采样,无法对人体姿态的几何变换进行建模,当人体实例在尺寸、姿......
随着社会的发展,科技不断进步,研究人员对计算机视觉、图像处理和模式识别等技术开展了大量深入的研究,并将它们广泛应用到了现代......
依赖于“大数据”技术与高性能处理器的蓬勃发展,深度学习以其强大的鲁棒性和有效性成为了计算机视觉、自然语言处理等人工智能分......