openpifpaf:正式执行“ OpenPifPaf-源码

openpifpaf 经过Linux，MacOS和Windows的持续测试： ： OpenPifPaf：用于语义关键点检测和时空关联的复合字段（ ，（ ，（ ，2021年。 许多基于图像的感知任务可以公式化为检测，关联和跟踪语义关键点，例如人体姿势估计和跟踪。 在这项工作中，我们提出了一个通用框架，该框架可以在单个阶段中共同检测并形成时空关键点关联，这使其成为第一个实时姿势检测和跟踪算法。 我们提出了一种通用的神经网络体系结构，该体系结构使用Composite Fields来检测和构建时空姿势，该姿势是一个单独的连接图，其连接点是多个帧中的语义关键点（例如人的身体关节）。 对于时间关联，我们引入了时间复合关联字段（TCAF），它需要扩展的网络体系结构和训练方法，而不是以前的复合字段。 我们的实验显示出竞争准确性，同时在多个公开可用的数据集（例如COCO，CrowdPose以及