GAST-Net在视频中的3D人体姿态估计：基于图注意力时空卷积网络的方法

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本研究提出了一种基于图注意力时空卷积网络（GAST-Net）的新方法，用于视频中的人体三维姿态估计。通过结合图神经网络和时空卷积操作，该模型能够有效捕捉复杂的人体运动模式，并在多个基准数据集上取得了卓越的性能表现。我们更新了GAST-Net模型以生成包括关节与脚部在内的19个关键点的人体姿态，并提供了从自定义视频创建3D姿势/动画的教程。此外，通过单个RGB相机实现了基于在线3D骨架的动作识别功能，并且还成功地进行了实时3D姿态估计。在处理遮挡和深度模糊的问题时，时空信息显得尤为重要。以往的研究主要集中在时间上下文或局部到全局架构中嵌入固定长度的时间序列的时空信息上。然而，在灵活捕捉变化中的时空序列并实现高效的实时三维姿态估计方面，目前尚未提出有效的解决方案。在这项工作中，我们通过引入注意机制来对局部和整体空间信息进行建模，并改进了对人体骨骼运动学约束的学习：包括姿势、局部运动连接以及对称性等方面的知识。为了适应单帧与多帧的估算需求，采用了扩张技术以增强模型性能。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

GAST-Net在视频中的3D人体姿态估计：基于图注意力时空卷积网络的方法

优质

本研究提出了一种基于图注意力时空卷积网络（GAST-Net）的新方法，用于视频中的人体三维姿态估计。通过结合图神经网络和时空卷积操作，该模型能够有效捕捉复杂的人体运动模式，并在多个基准数据集上取得了卓越的性能表现。我们更新了GAST-Net模型以生成包括关节与脚部在内的19个关键点的人体姿态，并提供了从自定义视频创建3D姿势/动画的教程。此外，通过单个RGB相机实现了基于在线3D骨架的动作识别功能，并且还成功地进行了实时3D姿态估计。在处理遮挡和深度模糊的问题时，时空信息显得尤为重要。以往的研究主要集中在时间上下文或局部到全局架构中嵌入固定长度的时间序列的时空信息上。然而，在灵活捕捉变化中的时空序列并实现高效的实时三维姿态估计方面，目前尚未提出有效的解决方案。在这项工作中，我们通过引入注意机制来对局部和整体空间信息进行建模，并改进了对人体骨骼运动学约束的学习：包括姿势、局部运动连接以及对称性等方面的知识。为了适应单帧与多帧的估算需求，采用了扩张技术以增强模型性能。

基于注意力机制的时空图卷积网络在流量预测中的应用（ASTGCN）- AAAI 2019

优质

本研究提出了一种结合注意力机制与时空图卷积的新型神经网络模型ASTGCN，应用于交通流预测，并于AAAI 2019会议上发表。阿斯泰格基于注意力的时空图卷积网络（ASTGCN）在交通流量预测中的应用通过两个来自加州的高速公路交通数据集PeMSD4和PeMSD8进行了验证。这些数据由加利福尼亚绩效评估系统每30秒实时收集，并从原始数据中每隔5分钟汇总一次。该系统已在加州主要都会区的主要高速公路上部署了超过39,000个探测器，地理信息记录在数据集中。我们的实验考虑了三种流量度量：总流量、平均速度和平均占用率。我们使用两个数据集进行测试： - PEMS-04: 包含2018年1月至2月期间的307个传感器的数据，包括流动、占据和速度三个特征。 - PEMS-08: 包括2016年7月至8月期间的170个检测器数据，同样包含流动、占据和速度这三个特点。实验要求使用Python版本需大于等于3.5以及mxnet库（建议版本为1.3.0及以上）和mxboard。

3D人体姿态估计——基于2D视频的人体关键点检测以实现3D姿态估算的优质项目实践.zip

优质

本项目致力于通过分析二维视频中的关键点信息来精确预测三维人体姿态，提供了一种创新且高效的方法，适用于各类需要精准姿态识别的应用场景。 3D人体姿态估计：通过检测2D视频中的人体关键点来实现对3D人体姿态的估算，这是一个优质的项目实战案例。

基于CPP的PoseCNN：一种用于六维物体姿态估计的卷积神经网络

优质

本研究提出了一种名为PoseCNN的基于CPP（CUDA Parallel Primitives）的卷积神经网络，专门设计用于高效地进行六维空间中物体的姿态估计。在计算机视觉领域，6D物体姿态估计是一项关键任务，旨在确定3D物体在2D图像中的精确位置与旋转。cpp-PoseCNN是一个用于此目的的卷积神经网络项目，它利用深度学习技术来解决这个问题。 PoseCNN由Lin等人于2017年提出，目标是高效且准确地估算RGB图像中单个物体实例的6自由度（6D）姿态。该模型设计避免了复杂的预处理步骤如关键点检测或语义分割，并专注于直接从图像数据推断出精确的姿态信息。 PoseCNN架构包括特征提取层和一系列卷积及上采样操作，用于生成包含边缘与表面细节的信息网格图，从而帮助确定物体的边界框和姿态。在训练阶段，网络采用基于关键点监督的方法进行优化：为每个物体提供一组标注的关键点位置，并通过计算预测值与实际值之间的差异来调整模型参数。 cpp-PoseCNN部分则表明该项目使用了C++语言实现深度学习框架（如TensorFlow或Caffe）的接口。这种选择提高了运行效率，使其适用于实时应用场合，例如机器人导航和增强现实技术中的虚拟物体定位等场景。此外，在实际应用中6D姿态估计具有广泛的用途：从工业自动化到自动驾驶汽车感知系统乃至游戏与娱乐产业内的AR/VR体验设计等领域均有涉及。通过PoseCNN这样的技术创新可以实现对物理世界的精准识别及定位，从而推动相关领域的进一步发展。综上所述，cpp-PoseCNN结合了深度学习算法和传统计算机视觉技术的优势，不仅提升了物体姿态估计的准确性还增强了模型部署时的速度与灵活性，在研究与商业应用中均展现出巨大潜力。

Python中的PyTorch实现：用于3D人体姿态估计

优质

本项目利用Python和深度学习框架PyTorch，专注于开发与优化针对3D人体姿态估计问题的解决方案。通过构建高效神经网络模型，我们致力于准确捕捉并预测复杂的人体动作，从而为虚拟现实、动画及运动分析等领域提供强有力的技术支持。用于3D人体姿态估计的PyTorch实现采用Python编写。

基于OpenCV的人体姿态估计进行视频四分类

优质

本研究运用OpenCV库实现人体姿态估计技术，并在此基础上对视频内容进行四大类别的自动识别与归类。本设计基于OpenCV技术，结合“关键点提取并归一化”与“分类器”的方法来实现多人正常及异常姿态的识别。主要功能包括通过MoveNet从前期用于训练的视频内容中提取人体骨骼的关键点信息，并在每帧上获取x和y坐标值；随后利用一定的算法对这些坐标进行标准化处理，以适应不同大小的人体模型。具体步骤如下：首先使用OpenCV读取并预处理视频文件（包括颜色空间转换等操作），然后加载MoveNet模型提取关键点数据。接下来将各帧的骨骼信息归一化后存储到数据库中，并针对WALK、STAND、FALL和FIGHT四种行为分别进行分类与处理。此外，该设计还包括对前期收集的数据集进行分割，生成四个LSTM（长短时记忆网络）模型；通过迭代训练这些模型并结合相应的标签数据以降低Loss值为目标优化算法性能。最终会得到一个在特定任务上表现最佳的模型版本。

基于时空图注意卷积神经网络的车辆轨迹预测.pdf

优质

本文提出了一种基于时空图注意力卷积神经网络的方法，用于精准预测车辆行驶轨迹，有效提升了复杂交通环境下的自动驾驶安全性与效率。本段落探讨了基于时空图注意力卷积神经网络的车辆轨迹预测方法。该研究提出了一种新颖的技术框架，通过结合时空图与注意力机制来提高对复杂交通环境中车辆运动模式的理解和预测精度。这种方法在处理大规模、高动态性的数据集时表现出色，为智能交通系统的发展提供了新的思路和技术支持。

人类姿态估计论文：2D与3D人体姿势估计

优质

本文综述了人类姿态估计领域的研究进展，重点探讨了二维和三维人体姿势估计的关键技术、挑战及未来发展方向。人的姿势估计文件涵盖2015年11月至2016年2月期间的研究成果，其中包括利用其他联合关节的3D深度卷积描述符进行动作识别，并采用了使用深度共识投票的人体姿势估计方法以及通过卷积部分热图回归来实现人体姿态估计。此外，还介绍了用于人体姿势估计的堆叠沙漏网络、DeeperCut模型（更深入、更强壮且更快的多人姿势估计算法）、迈向视点不变性的3D人类姿势估计研究和基于贝叶斯图像的方法进行3D姿势估计。 2016年5月的研究成果包括保持不变SMPL，该方法能够从单个图像中自动估算出3D人体姿态及形状。另外，还有针对3D人体姿势估计算法的顺序方法——身体关节定位与标识分离技术。在没有具体提及联系方式的情况下，继续介绍2016年9月至2017年2月期间的研究成果：其中包括使用CRF-CNN对人体姿势估计中的结构化信息进行建模的方法以及采用MoCap指导的数据增强方式来进行野外环境下的3D姿态估计算法改进。

基于3D卷积神经网络的视频分类

优质

本研究提出了一种基于3D卷积神经网络的视频分类方法，有效提升了对动态场景的理解与识别精度，在多个数据集上达到领先水平。在三维卷积神经网络（3DCNN）的基础上进行视频分类是计算机视觉领域中的一个重要任务，特别是在动作识别与理解方面。3DCNN通过捕捉空间及时间特征来提高视频的分类准确性。 **UCF-101数据集**: UCF-101是一个广泛使用的包含101种不同类别动作的数据集，包括人与物体交互、肢体运动、人际互动、乐器演奏和体育活动等。该数据集因其多样性和复杂性被用作评估3DCNN性能的理想工具。 **3DCNN结构**: 3DCNN的核心在于通过三维卷积来处理空间及时间信息的结合。一个典型的架构包括输入层，多个3D卷积层、池化层和全连接层。具体而言，给定数据集中的视频帧被分割成连续7帧的60x40图像，并经过一系列操作进行特征提取。 - **H1 层**: 这一层通过灰度值以及在X轴和Y轴方向上的梯度变化及光流来预先设定硬核以提取初始特征。 - **C2 层**: 两个7x7x3的卷积核用于进一步处理，产生更多的特征图谱。 - **S3 层**: 使用2x2的最大池化层减少计算量并保留主要信息。 - **C4 层**: 利用更大的卷积核继续提取更高级别的特征，并增加更多特征映射的数量。 - **S5 层**: 通过一个3x3的池化操作进一步降低每个映射的空间大小，为后续全连接层准备输入数据。 **视频分类流程**: 1. 预处理：将视频分割成连续帧序列。 2. 特征提取：使用卷积层捕捉空间和时间联合特征。 3. 池化特征: 通过池化操作减少计算量，同时保留关键信息。 4. 全局表示：全连接层将输出转换为全局特征向量。 5. 分类：利用softmax函数进行多分类预测，并确定视频类别概率。 **参数调整**: 可以通过对学习率、卷积核大小、池化尺寸及步长，批量大小以及正则化参数的调节来优化3DCNN性能。实际应用中通常需要多次迭代训练过程，通过监控损失和验证集精度来进行超参调优，并使用数据增强技术防止过拟合。总结来说，在视频分类任务上基于3DCNN的应用结合了深度学习、计算机视觉与信号处理等多个学科的知识。通过对网络结构及参数进行优化调整，可以构建出能够有效识别理解视频动作的高效模型。这种技术在智能监控系统、社交媒体分析和自动驾驶等领域具有广泛的实际应用价值。

人体姿态检测的计算机视觉方法：结合BlazePose与Yolov8Pose的卷积神经网络技术

优质

本研究探讨了将BlazePose和Yolov8Pose集成于卷积神经网络中的人体姿态检测方法，旨在提升计算机视觉领域内的实时性和准确性。计算机视觉是一门研究如何让机器通过图像处理和算法理解视觉信息的科学。其中一个重要应用是人体姿态检测，包括识别、跟踪和分析人体姿势。本段落将深入探讨使用BlazePose和yolov8pose两种先进算法实现的人体姿态检测技术。 BlazePose是由谷歌团队开发的一种轻量级卷积神经网络模型，专为人体姿态估计设计。它利用深度学习技术通过图像中的特征点来识别关键部位。该模型以其高效性和准确性著称，并适合在边缘设备如手机和平板电脑上运行，在实时应用中尤其受欢迎。BlazePose的技术特点包括其轻量级架构、快速处理速度和高精度检测能力，使其成为构建移动应用和交互式系统的重要工具。 yolov8pose是基于YOLO目标检测框架的人体姿态估计版本。YOLO因其速度快且准确性高的特性而广受好评。yolov8pose结合了YOLO的目标检测能力和人体关键点定位技术，能在复杂场景中实时识别并定位人体的关键部位。其优势在于适应不同分辨率和光照条件的能力以及在各种环境中的良好表现。这两个算法不仅适用于静态图像的人体姿态分析，还能应用于视频流的实时跟踪，因此广泛用于虚拟现实、运动分析、监控系统、增强现实及游戏等领域。结合这些技术可以创造出更智能且互动性强的应用体验。此外，在实现人体姿态检测时还需关注代码层面的研究工作。这需要深入理解算法理论并将其转化为实际运行程序。高效的编程语言和数据处理技巧，以及对神经网络架构和计算机视觉库的掌握对于创建高质量的人体姿态检测系统至关重要。在应用BlazePose和yolov8pose模型进行人体姿态检测时，训练与评估过程同样重要。这包括准备大量用于训练的数据集，并对其进行预处理；同时还需要通过精度、召回率及F1分数等指标来衡量独立测试集上的表现，以优化算法并改进实际应用场景。总之，计算机视觉结合BlazePose和yolov8pose模型的人体姿态检测技术代表了当前领域的前沿。它们在提升人体姿势识别准确性和实时性方面的突破为众多应用提供了新的可能，并随着技术进步将会有更多创新出现推动该领域向前发展。