最精准！上海交大开源姿态估计和跟踪系统 AlphaPose

上海交通大学 MVIG 实验室刚刚开源了 AlphaPose ，这是一个精准的多人姿态估计系统

授权协议：未知

开发语言：Python

操作系统：跨平台

简介

Alpha Pose是一个精确的多人姿势估计系统。它是第一个在COCO数据集上可达到70+ mAP（72.3 mAP），在MPII数据集上可达到80+ mAP（82.1 mAP）的开源系统。

为了将指示同一个人的姿势关联起来，我们还提供了一种称为姿势流的有效的在线姿势跟踪器。它也是第一个在PoseTrack挑战数据集上能够满足60+ mAP（66.5 mAP）和50+ MOTA（58.3 MOTA）的开源在线姿态跟踪器。

该系统目前有两个应用：

一是视频姿态跟踪(Pose Tracking)。为了匹配同一个人在不同帧中的姿态，他们开源了一个高效的线上姿态跟踪器(Pose Tracker)--Pose Flow。Pose Flow 是第一个在 PoseTrack Challenge 数据集上的 mAP 超过 60 (66.5 mAP) 、MOTA 超过50 (58.3 MOTA) 的线上开源姿态跟踪器(Pose Tracker)。 论文:Pose Flow: Efficient Online Pose Tracking

二是视觉副词识别(Visual Adverb Recognition)。他们提出对视觉副词进行研究，提供了新的 ADHA 数据集，以及一个基于该姿态估计系统的算法。不过准确率目前较低。 论文:Human Action Adverb Recognition: ADHA Dataset and Four-Stream Hybrid Model

AlphaPose 特性

AlphaPose 功能特性十分强大，功能特性以及系统要求如下：

● 准确：能够准确检测多人的关键点

● 输入：图像，视频，图像列表。

● 输出：基本图像+关键点显示/保存（PNG，JPG，AVI，...），保存关键点（JSON），支持多种格式。

● 可用：命令行演示，python和Lua程序

● 操作系统要求：Ubuntu

姿态估计测试结果

COCO test-dev 2015：

MPII full test set：

姿态跟踪测试结果（代码即将发布）

Multi-Person Pose Estimation (mAP)

Pose Tracking (MOTA)

了解更多，可前往查阅相关论文：

http://mvig.sjtu.edu.cn/research/alphapose.html

详情及源码获取：