ECCV 2018丨YOLO遇上OpenPose,近200FPS的高帧数多人姿态检测
在高帧数下,如何实现人体姿态检测?
下面这条刷屏的twitter视频给出了答案。
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。
高帧数,无压力
而其他方法,比如NIPS 2017 的AE(Associative embedding)、ICCV 2017的RMPE(Regional multi-person pose estimation)、CVPR 2017的PAF(Realtime multi-person 2D pose estimation using part affinity fields),都无法实现高帧数尤其是10
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