【論文閱讀】Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields

OpenPose項目地址 Abstract 本文提出了一種有效檢測多人二維姿態的方法。該方法使用非參數表示，即我們所說的部件親和域(PAFs)，來學習將圖像中的個體與身體部件相關聯。該體系結構對全局上下文進行編碼，允許一個貪婪的自底向上解析步驟，該步驟在實現實時性能的同時保持高準確性，而不考慮圖像中的人員數量。該體系結構的目的是通過同一序列預測過程的兩個分支來共同學習零件的位置及其關聯。我們的方法

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