PAF基於PAF（部分親和字段）的實時多人2D姿態估計-CMU_openpose

這是CVPR2017的一篇文章。 在本文中，文章通過實時算法來檢測圖像中多個人的二維姿態。 文章提出了關鍵點關聯的明確的非參數表示，其編碼人體肢體的位置和方向。 其次，設計了一個聯合學習身體部分檢測和身體部分關聯的框架。 第三，證明一個貪心解析算法足以產生高質量的身體姿勢分析，即使隨着圖像中人數的增加，效率也會保持高效（但是測試時間會隨着人數增加而放緩）。 在文章中展示了代表性的失敗案例。本文已經

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