多人姿态估计是计算机视觉领域的一个重要任务,其目标是在图像中定位和识别多个人体的关键点位置。近年来,随着深度学习技术的发展,该领域取得了显著进展。然而,现有方法仍面临着诸如处理复杂场景、提高效率等挑战。针对这些问题,来自IDEA Research的研究团队提出了一种名为ED-Pose的创新方法,通过引入显式检测框的概念,实现了端到端多人姿态估计的统一框架。
ED-Pose的核心思想是将多人姿态估计任务重新定义为两个显式的检测框过程:人体检测和关键点检测。这种方法的独特之处在于:
统一表示和回归监督:ED-Pose采用统一的表示方法来描述人体和关键点,并使用相同的回归损失函数进行监督学习。
端到端学习:整个网络可以从头到尾进行端到端训练,无需复杂的后处理步骤。
简洁高效:ED-Pose摒弃了传统方法中常用的密集热图监督,概念上更加简单明了。
ED-Pose在技术实现上有以下几个关键创新点:
人体检测解码器:
关键点检测:
人体到关键点的检测解码器:
这种设计使得ED-Pose能够有效地利用上下文信息,在复杂场景中实现更准确的姿态估计。
ED-Pose在多个标准数据集上展现出了卓越的性能:
COCO数据集:
CrowdPose数据集:
为了全面评估ED-Pose的性能,研究团队在多个数据集上进行了广泛的实验:
模型 | 骨干网络 | mAP | AP50 | AP75 | APM | APL |
---|---|---|---|---|---|---|
ED-Pose | R-50 | 71.7 | 89.7 | 78.8 | 66.2 | 79.7 |
ED-Pose | Swin-L | 74.3 | 91.5 | 81.7 | 68.5 | 82.7 |
ED-Pose | Swin-L-5scale | 75.8 | 92.3 | 82.9 | 70.4 | 83.5 |
模型 | 骨干网络 | mAP | AP50 | AP75 | APE | APM | APH |
---|---|---|---|---|---|---|---|
ED-Pose | R-50 | 69.9 | 88.6 | 75.8 | 77.7 | 70.6 | 60.9 |
ED-Pose | Swin-L | 73.1 | 90.5 | 79.8 | 80.5 | 73.8 | 63.8 |
ED-Pose | Swin-L-5scale | 76.6 | 92.4 | 83.3 | 83.0 | 77.3 | 68.3 |
这些结果清楚地表明,ED-Pose在各种复杂度的数据集上都能够取得优异的性能。特别是在处理拥挤场景时,ED-Pose展现出了明显的优势。
ED-Pose的实现基于PyTorch框架,主要技术细节包括:
环境配置:
主要依赖:
训练过程:
评估方法:
尽管ED-Pose已经取得了显著的成果,但研究团队仍在积极探索进一步的改进和应用:
集成到更多框架:
性能优化:
应用拓展:
ED-Pose作为一种创新的端到端多人姿态估计方法,通过引入显式检测框的概念,成功统一了人体级和关键点级特征的学习。其简洁而高效的设计不仅在多个标准数据集上取得了最先进的性能,还为未来的研究提供了新的思路。
随着计算机视觉技术在各行各业的广泛应用,ED-Pose的潜力还远未被充分挖掘。我们可以期待看到它在安防监控、智能家居、运动分析等领域发挥重要作用。同时,ED-Pose的成功也为其他计算机视觉任务 提供了宝贵的启示,可能激发出更多创新的解决方案。
在未来,随着硬件性能的提升和算法的进一步优化,我们有理由相信ED-Pose及其衍生方法将在更广阔的应用场景中发挥重要作用,为人机交互、智能制造等领域带来革命性的变革。研究团队的持续努力和开源社区的贡献,将共同推动这一技术的不断进步和普及。
通过深入了解ED-Pose的原理和实现,我们不仅可以欣赏到计算机视觉领域的最新进展,还能够启发我们在其他相关任务中寻找创新的解决方案。ED-Pose的成功证明,有时候重新思考问题的本质,采用简洁而统一的方法,可能会带来意想不到的突破。让我们期待ED-Pose在未来能够产生更广泛的影响,推动整个计算机视觉领域的发展。
OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。
openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。
高分辨率纹理 3D 资产生成
Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。
一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。
3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于 需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。
用于可扩展和多功能 3D 生成的结构化 3D 潜在表示
TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目,它利用结构化 3D 潜在表示技术,实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具,包括文本到 3D、图像到 3D 等,并且支持多种输出格式,如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS,用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产,适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。
10 节课教你开启构建 AI 代理所需的一切知识
AI Agents for Beginners 是一个专为初学者打造的课程项目,提供 10 节课程,涵盖构建 AI 代理的必备知识,支持多种语言,包含规划设计、工具使用、多代理等丰富内容,助您快速入门 AI 代理领域。
AI Excel全自动制表工具
AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。
基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等 功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。
全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表
爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。
一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入
Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号