Chainerを用いたRealtime Multi-Person Pose Estimation実装 | BLOG - DeNA Engineering
はじめに 皆さんこんにちは。DeNAのAI研究開発エンジニアの李天琦( leetenki )です。今日は Chainer Advent Calendar 2017 の初日エントリという事で、Realtime Multi-Person Pose Estimationの実装について解説させて頂きます。 背景 Realtime Multi-Person Pose Estimationとは、CVPR2017でCMUが発表した、RGBの2次元画像のみから複数人のPose情報を検出するアルゴリズム (Cao, et al., 2017) です。特徴は、1枚の画像から複数人のPoseを検出するために、それまで主流であったBounding Boxを検出した後に各Boxに対してPose検出するというトップダウン方式を取らずに、ボトムアップかつワンショットに複数人のPoseを推定してしまう点です。画像に映って
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GitHub - NVIDIA-AI-IOT/trt_pose: Real-time pose estimation accelerated with NVIDIA TensorRT
[UPDATE 2/25/2021 to include hand pose] Real time human pose estimation on Jetson Nano (22FPS)
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GitHub - CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose: OpenPose: Real-time multi-person keypoint detection library for body, face, hands, and foot estimation
GitHub - edvardHua/PoseEstimationForMobile: Real-time single person pose estimation for Android and iOS.
GitHub - tensorlayer/HyperPose: Library for Fast and Flexible Human Pose Estimation
GitHub - ildoonet/tf-pose-estimation: Deep Pose Estimation implemented using Tensorflow with Custom Architectures for fast inference.
