125
правок
Изменения
→OpenPose (2018)
|[[file:Openpose.jpg|300px|thumb| Рисунок 9 Примеры результатов работы алгоритма [[https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/README.md x]]]]
|}
OpenPose<ref name="OpenPose">[https://arxiv.org/pdf/1812.08008.pdf OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields , Zhe Cao, Gines Hidalgo, Tomas Simon, Shih-En Wei, and Yaser Sheikh, 2019]</ref> {{---}} первая система, решающая задачу определения поз для нескольких людей (англ. ''Multi person Pose estimation'') в режиме реального времени c открытым [https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose исходным кодом].
Определяет 135 ключевых точек для каждого человека. Поддерживает определение не только крупных частей, но и отдельных пальцев и их движений. Для обучения использовался CMU Panoptic Studio dataset<ref name="CMU Panoptic Studio dataset">[http://domedb.perception.cs.cmu.edu/ CMU Panoptic Studio dataset]</ref>, состоящий из съемок людей с большого числа ракурсов в специальном куполе, оснащенном 500 камерами<ref name="OpenPose – ИИ для понимания роботами языка тела из CMU">[https://robotics.ua/news/ai/6256-cmu_openpose_ai_dlya_ponimaniya_robotami_yazyka_tela ИИ для понимания роботами языка тела из CMU, 2017]</ref>.
На рисунке 12 показаны преимущества многослойной архитектуры. В этом примере мы наблюдаем некоторую начальную путаницу между левой и правой частями тела на первых нескольких этапах. Но по мере того, как слой увеличивается, сеть различает их лучше.
В конце карты достоверности и поля сходства обрабатываются методом жадного вывода <ref name="GreedyInference">[https://vtechworks.lib.vt.edu/handle/10919/81860 Greedy Inference Algorithms for Structured and Neural Models, Sun, Qing, 2018]</ref> (рисунок 10d) для вывода двумерных ключевых точек для всех людей на изображении (рисунок 10e).
{|align="left"
|-valign="top"
