자세 추정
포즈 추정은 컴퓨터 비전 분야의 한 과제로, 사람이나 물체의 위치와 자세를 감지하는 것을 목표로 합니다. 이 과제는 특정 키포인트(예: 손, 머리, 팔꿈치 등)의 위치를 예측하여 인간의 포즈를 추정합니다. 포즈 추정은 인간-컴퓨터 상호작용, 운동 분석, 가상 현실 등 다양한 분야에서 중요한 응용 가치를 가지고 있습니다. 일반적인 벤치마크 테스트로는 MPII Human Pose 데이터셋이 있습니다.
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