openpose实时多人2D姿态估计
openpose实时多人2D姿态估计源码
AI识人的五个层次：
- 有没有人？ ——object detection（YOLO SSD FASTER-RCNN）
- 人在哪里？这里写链接内容
- 这个人是谁
- *处于什么状态
- 当前在做什么
什么是人体姿态估计？
通过将人体的关节（颈部，肩膀，肘部等）联系起来，而估计人体姿态。
通过对人体关键点在三维空间相对位置的计算，观察一段时间人体关键点的位置变化，可以更加准确的检测姿态，估计目标未来时刻姿态，比如判断一个人是否在打电话等。
openpose的原理
openpose是基于卷积神经网络和监督学习并以caffe为框架携程的开源库,可以实现人的面部表情、躯干和四肢甚至手指的跟踪，不仅适用于单人也适用于多人，同时具有较好的鲁棒性。其理论基础来自Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields ，CVPR 2017的一篇论文，作者是来自CMU感知计算实验室的曹哲。
输入一张图片，经过一个backbone(比如vgg,resnet,mobilenet)，再经过6个stage，每个stage有两个branch，一个用来检测heatmap,一个用来检测vectmap。有了heatmap和vectmap就可以知道图片中所有关键点，再通过PAFs把点对应到每个人身上。
主要流程
- 输入一幅图像，经过卷积网络提取特征，得到一组特征图，然后分成两个支路，分别使用CNN提取part confidence maps（图b）和part affinity fields（图c）;
- 得到这两个信息后，我们使用图论中的bipartite matching（偶匹配）求出part association（图d）,将同一个人的关节点连接起来,由于PAF自身的矢量性，使得生成的偶匹配很正确，最终合并为一个人的整体框架（图e）。
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最后基于PAFs求multi-person parsing —把multi-person parsing问题转换成graphs问题—Hungarian algorithm（匈牙利算法）匈牙利算法
未完待续。。。。
本文参考了：知乎