Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Определение положения человека

86 байт убрано, 22:04, 20 января 2021
OpenPose
|[[file:Openpose.jpg|400px|thumb| [https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/README.md Примеры результатов работы алгоритма]]]
|[[file:Openpose vs competition.png|400px|thumb| [https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/README.md Сравнение времени работы трех доступных библиотек, решающих задачу определения положения человека (в одинаковых условиях на одинаковом аппаратном обеспечении): OpenPose, Alpha-Pose (fast Pytorch version), и Mask R-CNN. Время исполнения OpenPose является константным, в то время как у Alpha-Pose и Mask R-CNN линейно растет с числом людей на исходных данных.]]]
|[[file:Openposeschema.png|400px|thumb| [https://arxiv.org/pdf/1611.08050.pdf Архитектура многослойной CNN с двумя ветвями. Каждый слой в первой ветви предсказывает карту уверенности S^t, и каждый слой второй ветви предсказывает сходство фрагментов (англ. ''PAFs'') L^t. После каждого слоя, результаты каждой ветви, вместе с признаками изображения, объединяются для следующего слоя]]]
|}
<br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br>
{|align="left"
|-valign="top"
|[[file:Openposeschema.png|400px|thumb| [https://arxiv.org/pdf/1611.08050.pdf Архитектура многослойной CNN с двумя ветвями. Каждый слой в первой ветви предсказывает карту уверенности S^t, и каждый слой второй ветви предсказывает сходство фрагментов (англ. ''PAFs'') L^t. После каждого слоя, результаты каждой ветви, вместе с признаками изображения, объединяются для следующего слоя]]]
|}
<br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br>
== См. также ==
125
правок

Навигация