高分辨率网络（HRNet）是用于人体姿势估计的先进神经网络-一种图像处理任务，可在图像中找到对象的关节和身体部位的配置。网络中的新颖之处在于保持输入数据的高分辨率表示，并将其与高分辨率到低分辨率子网并行组合，同时保持有效的计算复杂性和参数计数。
如今，体育运动的热潮日益流行。同样，以不正确的方式进行运动的风险也在增加。有时可能会导致严重的伤害。考虑到这些原因，提出一种以分析运动员的关节运动，来帮助运动员纠正姿势的解决方案。
场景描述：利用深度学习算法 GAN 可实现动作追踪与迁移，将某人物动作复制到其他人，应用到舞蹈领域，人人皆可成舞王。
「身边枪林弹雨，NPC八风不动」的哏，已经让「加拿大邓超」贱贱老师拍成热卖电影了。
AI 科技评论按：本文由上海交通大学的方浩树为 AI 科技评论所撰写的独家解读稿件，未经许可不得转载。
与谷歌创意实验室合作，我很高兴地宣布发布TensorFlow.js版本的PoseNet，这是一种机器学习模型，允许在浏览器中进行实时人体姿势估计。您可以访问https://storage.googleapis.com/tfjs-models/demos/posenet/camera.html 尝试一下在线演示。
传统的多人姿态估计主要有top-down 和 bottom-up两大技术路线，top-down先检测人体实例，在进行人脸关键点定位，bottom-up则先定位人体关键点，再将关键点“归集”到不同的人体实例。
作者 | Caroline Chan、Shiry Ginosar、Tinghui Zhou 和 Alexei A. Efros
动物姿态的自动捕捉正在改变研究神经科学和社会行为的方式。运动携带着重要的社会线索，但是现有的方法不能很好地估计动物的姿态和形状，特别是鸟类，会受到环境中的物体遮挡。为了解决这个问题，作者首先引入了一种模型和多视图优化方法，来捕捉鸟类独特的形状和姿势空间。然后介绍了一种用于从单视图准确恢复鸟类姿势的方法，还包括鸟类的关键点、mask和外形。最后提供了一个包含大量多视图关键点和mask注释的鸟类数据集，可以从上面的项目链接中找到。
自定义姿势关键点检测是一种计算机视觉技术，涉及识别和跟踪对象上的特定点或关键点。对于下棋机器人手臂来说，这些关键点可以代表棋子的位置、棋盘的方向，甚至机器人手臂本身的配置。
来源商业新知网，原标题：从DeepNet到HRNet，这有一份深度学习“人体姿势估计”全指南
代码、项目、论文地址：在公众号「计算机视觉工坊」，后台回复「3D鸟类重建」，即可直接下载。
几十年来，人体姿态估计（Human Pose estimation）在计算机视觉界备受关注。它是理解图像和视频中人物行为的关键一步。
摘要 我们提出一个概念上简单，灵活，而且通用的对象实例分割框架（object instance segmentation）。我们的方法能有效检测图像中的对象，同时为每个实例生成高质量的分割掩膜（segmentation mask）。我们将该方法称为 Mask R-CNN，是在 Faster R-CNN 上的扩展，即在用于边界框识别的现有分支上添加一个并行的用于预测对象掩膜（object mask）的分支。 Mask R-CNN 的训练简单，仅比 Faster R-CNN 多一点系统开销，运行速度是 5 fps。此外，Mask R-CNN很容易推广到其他任务，例如可以用于在同一个框架中判断人的姿势。我们在 COCO 竞赛的3个任务上都得到最佳结果，包括实例分割，边界框对象检测，以及人物关键点检测。没有使用其他技巧，Mask R-CNN 在每个任务上都优于现有的单一模型，包括优于 COCO 2016 竞赛的获胜模型。我们希望这个简单而有效的方法将成为一个可靠的基准，有助于未来的实例层面识别的研究。我们将会公开相关代码。
机器之心报道 编辑：陈 近日，来自谷歌的研究者更新了用于实时姿态检测的项目，该项目包含 3 种 SOTA 模型，其中 MoveNet 模型可检测人体 17 个关键点、并以 50+ fps 在电脑和手机端运行；BlazePose 可检测人体 33 个关键点；PoseNet 可以检测人体多个姿态，每个姿态包含 17 个关键点。 不久之前谷歌研究院推出了最新的姿态检测模型 MoveNet，并在 TensorFlow.js 中推出了新的姿态检测 API，该模型可以非常快速、准确地检测人体的 17 个关键节点。这一
人体姿态估计是一个非常有趣的领域，如果我们能够将诸如棒球摆动或投球等运动的人体姿势量化为数据，那么我们或许能够将数据转化为有用的见解，例如伤害预防或高级训练。
在这篇文章中，将从CVPR 2019回顾论文“Pose2Seg：Detection Free Human Instance Segmentation”。本文提出了一种人类实例分割的新方法，该方法基于人体姿势而不是提议区域检测来分离实例。
在与谷歌创意实验室的合作，我很高兴地宣布的发行TensorFlow.js版本PoseNet 机器学习模型，它允许在浏览器中实时估计人类姿态。在这里试试现场演示（链接在文末）。
中科大和微软亚洲研究院，发布了新的人体姿态估计模型，刷新了三项COCO纪录，还中选了CVPR 2019。
嘿，大家好！今天我们要谈论的是一项令人兴奋的技术——nanoSAM（Segment Anything Model），这是能在NVIDIA Jetson Orin平台上实时运行的炫酷模型哦！
当我们训练姿势估计模型，比较常用的数据集包括像COCO、MPII和CrowdPose这样的公共数据集，但如果我们将其与不同计算机视觉任务（如对象检测或分类）的公共可用数据集的数量进行比较，就会发现可用的数据集并不多。
随着深度学习技术的发展，人体骨骼关键点的检测效果也在不断提升，且被广泛应用于计算机视觉相关领域，成为许多计算机视觉任务的基础，包括安防，新零售，动作捕捉，人机交互等等。现在，大火的人体姿态识别也有了PaddlePaddle的实现。我们来带小伙伴们学习一下怎么利用PaddlePaddle来实现人体姿态的识别任务。
怎样，这个理由是不是好有说服力？觉得没有说服力的话请点赞，赞多的话我下次再想一个更清新脱俗的偷懒借口……
2D 人体姿势估计旨在从整个图像空间中定位所有人体关节。但是想要实现高性能的人姿态估计，高分辨率是必不可少的重要前提，随之带来的是计算复杂度的提升，导致很难将其部署在广泛使用的移动设备上。因此，构建一个轻量且高效的姿势估计网络已经成为目前关注的热点。当前主流的人体姿态估计方式主要是通过2D单峰热图来估计人体关节，而每幅单峰热图都通过一对一维热向量进行投影重构。本文基于这一主流估计方式，研究发现了一种轻量级的高效替代方案——Spatially Unimensional Self-Attention （SUSA）。SUSA 突破了深度可分离 3×3 卷积的计算瓶颈，即降低了1 × 1卷积的计算复杂度，减少了 96% 的计算量，同时仍不损失其准确性。此外，本文将 SUSA 作为主要模块，构建了轻量级的姿态估计神经网络 X-HRNet。在 COCO 基准测试集上进行的大量实验表明了 X-HRNet 的优越性，而综合的消融实验则展示了 SUSA 模块的有效性。
YOLO-Pose与其他Bottom-up的方法一样，也是一种Single Shot的方法。然而，它并不使用 Heatmaps。相反，YOLO-Pose将一个人的所有关键点与Anchor联系起来。
通知：这篇文章有15篇论文速递信息，涉及目标检测、目标跟踪、姿态估计、SLAM、GAN、行为识别、去雾、网络优化等方向 创办CVer公众号，渐渐半个多月了，很感谢得到这么多童鞋的关注和支持。特别是看到后台有人给我留言：加油，我很喜欢你的公众号。我心里很满足，也很有动力。 我尽量维持1.5day频率的更新速度，但写一篇推文确实太耗时间了，哪怕暂时是以“译文”为主的文章。在此向那些奉献知识的工作者表示致敬。 最近有同学建议我，可以开启打赏功能，分享知识的同时，获得物质上的赞赏，也是作为对你的工作一种肯定。我没有
大家可能还记得，今年2月Facebook发布的，人体姿势实时识别系统DensePose。
本文提出了一种用于密集人体3D动作追踪的模型，该模型使用合成数据进行监督，并利用可微渲染和自监督学习进行训练。该模型在2D姿态估计和3D人体姿势预测方面表现出色，优于其他基准模型，并且可以轻松扩展到其他3D人物重定向任务。
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LSP（Leeds Sports Pose Dataset） 单人人体关键点检测数据集，关键点个数为14，样本数2K，在目前的研究中作为第二数据集使用。 FLIC（Frames Labeled In Cinema） 单人人体关键点检测数据集，关键点个数为9，样本数2W，在目前的研究中作为第二数据集使用。 MPII（MPII Human Pose Dataset） 单人/多人人体关键点检测数据集，关键点个数为16，样本数25K，是单人人体关键点检测的主要数据集。 COCO 多人人体关键点检测数据集，关键点个数
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自清华大学、中科大和微软亚研的研究者找到 MIM 优异性能的关键所在了。 在过去的几年里，「信号掩码建模（Masked Signal Modeling）」成为了一个普遍而有效的自监督预训练任务，即去掉一部分输入信号并试图预测这些被去掉的信号，这个任务被广泛用于自然语言、视觉和语音等各种领域。近期，图像掩码建模（MIM）也被证明是计算机视觉中广泛使用的有监督预训练方法的有力竞争者，基于 MIM 的预训练模型在不同类型和复杂程度的广泛视觉任务上实现了非常高的微调精度。 然而，图像
来自中东科技大学在ECCV2018会议上已录用的文章“MultiPoseNet: Fast Multi-Person Pose Estimation using Pose Residual Network”，使用姿态残差网络Pose Residual Network (PRN)进行快速多人姿态估计。
为了能安心追剧，技术宅奶爸都做了些什么…… 选自 Medium，编译 机器之心 长期以来，「奶爸」+「萌娃」一直是一个不被看好的组合，甚至有人说，「父爱如山体滑坡」。不信的话，以下都是证据： 人类幼崽似乎是台永动机，在一天 24 小时任何时间段里都有可能向你发难。你能让自己睡个安稳觉的方法看来是在白天消耗他们的精力，因此人们想出了各种各样的方法。 当然，并不是所有的奶爸都这么不靠谱，也有人带起娃来挺正常的，Agustinus Nalwan 就是其中之一。 Agustinus Nalwan 是 Mediu
文章：RadarSLAM: Radar based Large-Scale SLAM in All Weathers
姿态估计和行为识别作为计算机视觉的两个领域，对于新人来说，较为容易弄混姿态估计和行为识别两个概念。
CycleGAN利用pixel2pixel技术，能自动将某一类图片转换成另外一类图片，过度真实自然，可以说是2017年最受关注的模型之一。CycleGAN论文的第一作者、加州大学伯克利分校的朱俊彦（现已在MIT CSAIL担任博士后），也由此获得了SIGGRAPH 2018的杰出博士论文奖。
[1]《Towards Improved Cartoon Face Detection and Recognition Systems》
largest tensorflow datasets for machine learning
(2)Default prompt:由于Stable diffusion本质上是用prompt训练的，空字符串可能是模型的一个意外输入，如果没有提供prompt，SD倾向于生成随机纹理。更好的设置是使用无意义的prompt，如“一张图片”、“一张漂亮的图片”、“一张专业的图片”等。在设置中，使用“专业、详细、高质量的图像”作为默认prompt。
论文题目：GLIGEN: Open-Set Grounded Text-to-Image Generation
动物界，不同物种之间的杂交产生出了很多新的物种。比如说马和驴杂交出现了骡子；狼和狗杂交出现了狼狗；狮和虎杂交出现了狮虎兽和虎狮兽；豹子和狮子杂交出现了豹狮兽等等。
长期以来，「奶爸」+「萌娃」一直是一个不被看好的组合，甚至有人说，「父爱如山体滑坡」。不信的话，以下都是证据：
CVPR引领计算机视觉领域的顶尖人才，每年都有很多非常令人印象深刻的论文。对CVPR中的论文进行了分析，以了解研究的主要领域和纸质标题中的常用关键词。这可以表明研究的进展。
【导语】在以人搜人的场景中，行人会经常被各种物体遮挡。之前的行人再识别（re-id）方法要么忽略了此问题，要么是基于极端假设来解决该问题。为了解决遮挡问题，作者提出检测遮挡区域，并在特征生成和匹配过程中去排除那些遮挡区域。
导语：如果你没能参加 CVPR 2019 ， 别担心。本文列出了会上人们最为关注的 10 篇论文，覆盖了 DeepFakes（人脸转换）, Facial Recognition（人脸识别）, Reconstruction（视频重建）等等。
这是今年ECCV上的一篇名为《Pose Proposal Networks》的论文，作者是日本柯尼卡美能达公司的関井大気（Taiki SEKII），结合了去年CVPR上的YOLO和CMU的OpenPose，创造出的新方法，能够实现高帧数视频中的多人姿态检测。
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