通过对热图引导的自适应关键点估计值进行排序来实现自下而上的人体姿势估计 介绍 在这项工作中，我们提出了一些在改善关键点检测和分组（关键点回归）性能上很少或不深入研究的方案。 首先，我们利用关键点热图进行逐像素关键点回归，而不是将它们分开以改善关键点回归。 其次，我们采用像素级空间变换器网络来学习自适应表示，以处理比例和方向方差，从而进一步提高关键点回归质量。 最后，我们提出了一种联合形状和热值评分方案，以促进估计的姿势更可能是真实姿势。 结合权衡热图估计损失以平衡背景像素和关键点像素，从而提高热图估计质量，我们可以获得最先进的自下而上的人体姿势估计结果。 主要结果 不进行多尺度测试的COCO val2017结果 骨干 输入尺寸 #Params GFLOPs 美联社 Ap .5 AP .75 AP（男） AP（长） 增强现实 AR .5 AR .75 手臂） AR（左）

内含imglab的.exe文件和使用的详细说明，可以用来完成人脸/物体特征点的标注。.exe是自己源码编译的，亲测可用，使用环境：win10 x64。（以下为凑字数）所需积分不多，希望大家多多支持~~

最近需要做人脸对齐的算法，通俗理解就是将图片人人脸姿态不太正确的给矫正过来，所以写了python版本的人脸对齐算法。基本原理是先通过MTCNN检测到人脸的五个关键点，再把原图中人脸区域外扩100%（这样做的目的是保证对齐后图片中没有黑色区域，当然这个外扩的比例是看对齐效果自己可以调节的，我这里设置的100%）。最后的人脸对齐尺寸分为两种：112X96尺寸和112X112尺寸，其中首先需要定死仿射变换后人脸在目标图上的坐标，然后直接变换。废话不多说，直接手撕代码。 # 该代码实现利用人脸的五点仿射变换实现人脸对齐 # 具体就是首先使用mtcnn检测算法检测出人脸区域，并得到lanmarks关键

随着计算机视觉近几年的发展, 相关工作者越来越侧重人工智能算法在电力安全管控系统的实际应用. 本文针对电力检修工作人员安全带规范问题, 基于Mask R-CNN算法提出了一种新型高空作业安全带低挂高用违规检测算法, 实时高效率完成作业者安全带违规检测问题. 针对安全带挂环违规现象的复杂性和场景多变性等问题, 本文提出实用于安全带检测和人体关键点信息相结合检测的Mask-Keypoints R-CNN新型高空作业安全带违规挂法的检测方法, 该算法基于人体关键点定位检测模块进行裁剪人体关键部位有用安全带数据集, 结合安全带检测模块进行判断作业人员违规情况, 算法本身具有很强的实用性和高效性, 并取得了较高的精确率.

企业数字化转型的关键点，共8点。

结构化光内窥镜中基于特征的图像配准 该存储库包含基于深度学习的图像配准，用于结构化光内窥镜检查。 该方法是通过使用喉部记录对激光投射的关键点（功能）进行分类而开发的。 该方法包含一个预处理步骤，在该步骤中执行语义分割以定位关键点。 然后执行图像配准，以将不规则放置的关键点转换为规则放置的图案。 在后处理步骤中，使用最近邻居方法和排序算法对各个关键点进行分类。 实现驻留在包endolas（内镜检查+拉斯ER）和示范在演示提供。 此外，该数据集LASTEN，其用于训练和评估在数据中给出。 安装 下载资源库。 激活所需的python环境，该环境至少包含Python 3.7。 在存储库中，使用以下命令运行setup.py： pip install . 现在，将endolas软件包安装在您的环境中，包括资源和其他必需的软件包。 演示版 管道可以根据图像对关键点进行预测，方法如下： 'jupy

从传统方法到深度学习，人脸关键点检测方法综述，非常系统的总结。

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