【五号雷达】MPII Human Pose Descriptions -人体姿态描述数据集

MPIIHumanPoseDescriptions是由德国凯撒斯劳滕大学、德国人工智能研究中心等机构创建的一个人体姿态描述数据集。该数据集在MPII人体姿态数据集的基础上,增加了丰富的文本注释,这些注释由多个最新进的大模型生成,涵盖了活动细节、人物数量及其具体姿态的描述。数据集包含与MMPose相同的图像划分,其中训练样本14644个,验证样...

ECCV 2024 | 利用更易广泛获取的人体掩膜,实现SOTA无监督3D姿态估计

6.3利用室外场景数据为验证本文提出的无监督算法具有利用并学习广泛来源数据的能力,我们设计了多个数据集混合训练的实验,包括引入完全无任何姿态数据标注的TikTok视频数据集。在数据量逐步提升时,模型在未参与训练的野外数据集MPII中性能表现逐步提升,从模型泛化能力的角度证明本文无监督方法的可适用性。TikTok数...

5个优秀的计算机视觉应用与相关数据集

用于实时体育分析或监视系统的活动识别。增强现实体验训练机器人动画和游戏如果你想自己开发一个姿态估计模型，下面是一些可能用到的数据集：MPIIhttphuman-pose.mpi-inf.mpg.de/COCOkeypointchallengehttpscocodataset/#downloadHUMANEVAhttphumaneva.is.tue.mpg.de/使用Gans进行图像转换Faceapp...

国内首届AI Challenger正式开赛,数据集已开放下载(附赛程安排)

人体骨骼关键点数据集:它使用含有人物的图片,对人体14个骨骼关键点分别作出标注,共有30万张图片,包含了超过100种复杂生活场景内的实际人物动作与姿态,标注人物个数达到70万量级,远超过MSCOCO的10万人、以及MPII的4万人量级。该数据集将挑战现有主流算法的鲁棒性。基于此数据集的研究成果可以被直接应用于动作分类和...

计算机视觉“探奇”:深度剖析基于飞桨的人体姿态识别算法

从here下载在MPII数据集上训练过的Pose-ResNet-50的检查点。将其解压缩到此repo目录根目录下的checkpoints文件夹,之后可以运行:pythonval.py--dataset'mpii'--checkpoint'checkpoints/pose-resnet50-mpii-384x384'--data_root'data/mpii'模型训练pythontrain.py--dataset'mpii'...

Meta研究:基于头显摄像头进行姿态估计的方法和优缺点

第二个包含100%的带有2D标签的图像样本,但只有50%的3D标签(www.e993.com)2024年11月27日。实际上,第二子集包含的图像数量是仅具有2D注释的图像数量的两倍。表10a比较了子集之间的结果。可以看出,最终的3D姿态估计受益于额外的2D注释。在Human3.6M数据集上可以看到等效的行为。表10b显示了当使用来自COCO和MPII的附加2D注释时重建误差的改善。

腾讯优图刷新人体姿态估计国际权威榜单,相关论文被ECCV2020收录

第三点创新便是提出了ASDA算法,该算法在MPII、COCO、LSP等主流二维人体姿态估计Benchmark上均超过了state-of-the-art方法,达到第一名水平,将人体2D姿态估计的准确度推进到全新高度。ASDA作为一种通用的数据增强方法,可以便捷地用在二维人体姿态估计的不同数据集以及不同网络结构上。

推荐!最适合初学者的18个经典开源计算机视觉项目|深度学习|人脸...

CIFAR-10是一个在训练机器学习和计算机视觉算法常用的数据集,它是机器学习最受欢迎的数据集。包含了60000张图像,分为10类,每张图像的的尺寸为32x32。类别有飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。ImageNetImageNet数据集是一个为计算机视觉研究的巨大图像数据集,这个数据集中有多于140万张图...

上海交大卢策吾团队实时多人姿态估计系统升级,挑战拥挤人群场景

为了衡量人体姿态估计算法的性能,学术界与工业界建立了越来越多的公开数据集,如MPII、MSCOCO、AIChallenger。然而,这些数据集的图片通常采集于日常生活场景,缺乏拥挤人群场景的数据。对于由数据驱动的深度学习方法来说,数据集的分布不均衡,意味着算法性能的不均衡。同时,随着学术界对人体姿态研究的深入,算法追求像素级...

2018,一文看尽AI发展真相

2017年的NeurIPS,CMU机器人学院的研究人员RohitGirdhar和DevaRamanan利用注意力机制(AttentionalPooling),在保持网络复杂度和计算量基本不变的情况下,在三个静态图像和视频标准动作识别数据集上提升了动作识别的基准。其中,在MPII人体姿态数据集上取得了12.5%的相对改进。