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姿态估计方法、装置、电子设备和存储介质.pdf
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新槐****公主
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姿态估计方法、装置、电子设备和存储介质.pdf
本发明公开了一种姿态估计方法、装置、电子设备和存储介质,属于计算机视觉技术领域,其中,姿态估计方法包括:获取同一用户的多个视图下的二维图像,对每个视图下的二维图像进行特征提取,得到每个视图下的二维图像对应的图像特征;基于图像特征,进行二维人体关键点定位,得到每个视图下的二维图像对应的二维人体关键点;基于二维人体关键点,预测得到三维人体关键点;将预测得到的三维人体关键点作为伪标签,建立多个视图下的二维点的对应关系;基于二维点的对应关系,对每个视图下的二维图像对应的图像特征进行特征加权融合,得到融合后的特征;
2023-06-22
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本公开提供了人体姿态估计方法、装置、电子设备及存储介质，涉及深度学习、计算机视觉以及增强现实等人工智能领域，其中的方法可包括：针对待处理视频中的第i帧图像，i≤2≤M，M为大于一的正整数，表示待处理视频中包括的帧数，若确定从第i‑1帧图像中检测到了目标，则针对检测到的目标，进行以下处理：根据该目标在第i‑1帧图像中的包围框，确定出第i帧图像中包括该目标的第一图像区域；根据第一图像区域进行该目标的关键点坐标预测。应用本公开所述方案，可提升处理结果的准确性及提升处理效率等。
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人体姿态估计方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本发明提供一种人体姿态估计方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取目标图像；将所述目标图像输入至人体姿态估计模型，得到所述人体姿态估计模型输出的所述目标图像中人体姿态信息；其中，所述人体姿态估计模型，是基于样本行人场景图像进行训练后得到的，用于估计图像中人体姿态信息；所述人体姿态信息包括人体实例及对应的人体关键点位置，通过人体姿态估计模型实现了端到端的人体姿态估计，提升了人体姿态估计的效率。
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本申请实施例提供一种姿态估计方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机视觉技术领域，可以提高获取姿态信息的准确度和鲁棒性。该方法包括：获取包含目标物体的目标图像；对目标图像进行特征提取，得到目标物体的姿态特征和关键特征，关键特征包括关键点特征和边缘轮廓特征中的至少一个；根据姿态特征和关键特征，得到目标物体的姿态信息。
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一种人体姿态估计方法、装置和存储介质.pdf
本发明公开了一种人体姿态估计方法、装置和存储介质，用以在移动设备上实现人体姿态估计，降低移动设备的资源开销。人体姿态估计方法，包括：获取帧图像；利用目标检测算法从所述帧图像中检测出人体轮廓；针对检测出的人体轮廓，利用预先训练得到的姿态估计模型确定所述人体轮廓中的关节点位置，其中，所述姿态估计模型为利用标注有关节点位置的样本帧图像进行训练得到的。
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