姿态估计模型AlphoPose模型的论文 或者论文V3版 ICCV2017接收，上海交大和腾讯优图的论文 代码 ，基于pytorch或者Tensorflow 如果想了解姿态估计的简单概述，可以点击我的另一篇综述文章 RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation Abstract 自然场景的多人姿态估计是一个极大的挑战。虽然最好的人类检测器已经有很好的

首先简单介绍一下Alposepose 该模型提出的论文：《RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation》ICCV 2017，是由上海交通大学提出的，目前在多人自讨估计的效果最好。 论文 网址：https://arxiv.org/abs/1612.00137 文章的写作背景是单人姿态估计的方法不能用在多人上面，而多人姿态估计方法虽然效果不错，但是太慢了

源码：https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose/tree/pytorch      下载源码后首先看一下作者写的md文档里面有相关的代码介绍以及怎样去使用它，我建议最好是新建一个虚拟环境（我在之前的环境修改后十分伤心）   先是新建虚拟环境： conda create -n 环境名 python=（版本）     我使用的是3.6的版本 查看环境

github中INSTALL.md（地址：https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose/blob/master/docs/INSTALL.md）有详细的安装过程，但是安装过程中出现了一些问题。 Install PyTorch 创建虚拟环境，按照步骤就行。 conda create -n alphapose python=3.6 -y conda activate

源码：mirrors / mvig-sjtu / alphapose · GitCode 创建新环境  找到 demo——inference.py 运行 少什么安装什么   conda install pytorch=1.1.0 torchvision=0.3.0 -c pytorch  pip install numpy pip install tqdm con

AlphaPose的json文件解读 本文记录下res的json文件坐标系以及一些参数的意思，有不足之处望指正。 待解读例子： 例如有如下json文件 [{"image_id": "1.jpg", "category_id": 1, "keypoints": [654.6572265625, 88.31778717041016, 0.9614965915679932, 659.49

AlphaPose的json文件解读 本文记录下res的json文件坐标系以及一些参数的意思，有不足之处望指正。 待解读例子： 例如有如下json文件 [{"image_id": "1.jpg", "category_id": 1, "keypoints": [654.6572265625, 88.31778717041016, 0.9614965915679932, 659.49

一、anaconda安装 官网地址：Free Download | AnacondaAnaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine.https://www.anaconda.com/dow

前言 代码地址：AlphaPose-Pytorch版 本文以图像 1.jpg（854x480）为例对整个预测过程的各个细节进行解读并记录 python demo.py --indir examples/demo --outdir examples/res --save_img 1. YOLO 1.1 图像预处理 cv2读取BGR图像 img [480,854,3] (h,w,c)

AlphaPose 是一个用于人体姿势估计的开源项目，它的目标是检测和估计图像或视频中的人体关键点，以了解人体的姿势和动作。这个项目使用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），以实现高精度的人体姿势估计。 以下是 AlphaPose 的一些关键特点和组成部分： 深度学习架构：AlphaPose 使用深度学习模型来检测人体关键点。它采用了卷积神经网络（CNN）来从图像中提取特征，然后通过回