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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.
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
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Nate