Pose Estimation
컴퓨터 비전은 기계가 이미지와 동영상을 해석하고 이해할 수 있도록 하는 기술입니다. 이 기술의 목표는 인간의 시각 시스템을 모방하여 복잡한 장면을 자동으로 인식하고 분석하는 것입니다. 컴퓨터 비전은 의료 영상 진단, 자율 주행, 보안 감시 등 다양한 분야에서 널리 적용되며, 효율성과 정확성을 크게 향상시키고 지능형 사회의 발전을 촉진합니다.
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Nate
300W (Full)
3DPW
AIC
ApolloCar3D
BRACE
HRNet fine-tuned on BRACE
MS COCO
I²R-Net (1st stage:HRFormer-B)
COCO 2017 val
LOGO-CAP (Ours) HRNet-W48
COCO minival
MSPN
COCO test-dev
ViTPose (ViTAE-G, ensemble)
COCO val2017
MogaNet-B (384x288)
CrowdPose
BUCTD-W48 (w/cond. input from PETR, and generative sampling)
DensePose-COCO
Parsing R-CNN + ResNext101
FLIC Elbows
Stacked Hourglass Networks
FLIC Wrists
Stacked Hourglass Networks
InLoc
GIM-DKM
ITOP front-view
AdaPose
ITOP top-view
DECA-D3
J-HMDB
SimpleBaseline + HANet
KITTI 2015
GeoNet
Leeds Sports Poses
OmniPose
MERL-RAV
SPIGA
MPII
OmniPose (WASPv2)
MPII Human Pose
PCT (swin-l, test set)
MPII Single Person
4xRSN-50
MS-COCO
UniHCP (finetune)
OCHuman
HQNet (ViT-L)
Pix3D
Mid-Level based
SALSA
SubdivNet
UAV-Human
AlphaPose
UPenn Action
OmniPose