Estimation de la pose
L'estimation de la pose est une tâche dans le domaine de la vision par ordinateur qui vise à détecter la position et la posture des personnes ou des objets. Cette tâche réalise l'estimation de la pose humaine en prédissant les emplacements de points clés spécifiques (comme les mains, la tête, les coudes, etc.). L'estimation de la pose a une valeur d'application importante dans des domaines tels que l'interaction homme-machine, l'analyse du mouvement et la réalité virtuelle. Parmi les tests de référence courants figurent le jeu de données MPII Human Pose.
COCO test-dev
HRNet-W48+DARK
MPII Human Pose
PCT (swin-l, test set)
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)
AIC
MS COCO
OmniPose (WASPv2)
ITOP front-view
AdaPose
InLoc
GIM-DKM
ITOP top-view
DECA-D3
J-HMDB
SimpleBaseline + HANet
MPII Single Person
4xRSN-50
UPenn Action
OmniPose
SALSA
SubdivNet
300W (Full)
BRACE
HRNet fine-tuned on BRACE
COCO 2017 val
LOGO-CAP (Ours) HRNet-W48
DensePose-COCO
Parsing R-CNN + ResNext101
FLIC Elbows
Stacked Hourglass Networks
FLIC Wrists
Stacked Hourglass Networks
UAV-Human
AlphaPose
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Nate
3DPW
ApolloCar3D
COCO minival
MSPN
KITTI 2015
GeoNet
MERL-RAV
SPIGA
MPII
OmniPose (WASPv2)
MS-COCO
UniHCP (finetune)
Pix3D
Mid-Level based