تقدير الوضعية
التقدير الموضعي هو مهمة في مجال رؤية الحاسوب تهدف إلى اكتشاف موقع ووضعية الأشخاص أو الأشياء. تحقق هذه المهمة تقدير الوضع البشري من خلال التنبؤ بمواقع نقاط محددة (مثل اليدين، الرأس، المرفقين، إلخ). للتقدير الموضعي قيمة تطبيقية كبيرة في مجالات مثل التفاعل بين الإنسان والحاسوب، تحليل الحركة، والواقع الافتراضي. من بين الاختبارات الشائعة هي مجموعة بيانات MPII لتقدير الوضع البشري.
MPII Human Pose
PCT (swin-l, test set)
COCO test-dev
HRNet-W48+DARK
Leeds Sports Poses
OmniPose
OCHuman
ViTPose (ViTAE-G, GT bounding boxes)
CrowdPose
BUCTD-W48 (w/cond. input from PETR, and generative sampling)
COCO val2017
MogaNet-B (384x288)
MS COCO
OmniPose (WASPv2)
AIC
ITOP front-view
AdaPose
InLoc
GIM-DKM
UPenn Action
OmniPose
MPII Single Person
4xRSN-50
J-HMDB
SimpleBaseline + HANet
ITOP top-view
DECA-D3
SALSA
SubdivNet
300W (Full)
DensePose-COCO
Parsing R-CNN + ResNext101
FLIC Wrists
Stacked Hourglass Networks
BRACE
HRNet fine-tuned on BRACE
UAV-Human
AlphaPose
COCO 2017 val
LOGO-CAP (Ours) HRNet-W48
FLIC Elbows
Stacked Hourglass Networks
ApolloCar3D
KITTI 2015
GeoNet
3DPW
MERL-RAV
SPIGA
Pix3D
Mid-Level based
MS-COCO
UniHCP (finetune)
MPII
OmniPose (WASPv2)
COCO minival
MSPN
!(()&&!|*|*|
Nate