资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/d9ef5828b597 OpenPose关键点识别速查笔记 —————————————— 1 整体思路 把RGB图拆成两个并行的置信图分支： 身体18点 PAFs（Part Affinity Fields） 手/脸/足 高分辨热图 用CNN同时估计，后接贪婪匹配→拼装骨架。 2 网络结构 输入：368×368×3 前段：VGG19前10层→特征F 中段：6级级联 refine，每级含： PCM(关键点热图) + PAF(肢体向量场) 双分支 末段：上采样×4→高分辨率手/脸/足热图（输出尺寸 96×96）。 3 关键点定义 身体18点：0鼻1颈2右肩3右肘…17头顶 手21点：掌心→五指关节 脸70点：轮廓、眉、眼、鼻、嘴 足6点：大/小趾、脚跟 4 PAF 拼装流程 (1) 取PCM中局部极值>阈值得候选点 (2) 对每类肢体(如右前臂) a. 计算两端点对连线 b. 采样10点，累加PAF方向一致性得分 c. 匈牙利算法最大权重匹配→成对 (3) 重复(2)直至全身骨架。 5 训练细节 数据增强：随机旋转±30°、尺度0.5-1.5、半身遮挡 损失：均方误差，难样本权重×3 迭代：1e-4 Adam，前60k步冻结VGG，后40k全调。 6 推断加速 半精度FP16，批处理4帧 先用低分辨率检出人体框，再裁出子图精修手/脸 多线程：CPU后处理，GPU前向。 7 可视化速读 图1：输入图 → 图2：PCM叠加 → 图3：PAF箭头 → 图4：最终骨架 红=高置信，蓝=低置信。 8 误差排查清单 漏检：降低阈值/增尺度 抖动：使用光流平滑 自遮挡：加侧面训练数据。

这是人体关键点检测(人体姿态估计)Android Demo App，更多项目请参考： 人体关键点检测1：人体姿势估计数据集(含下载链接) https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134703548 人体关键点检测2：Pytorch实现人体关键点检测(人体姿势估计)含训练代码和数据集 https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134837816 人体关键点检测3：Android实现人体关键点检测(人体姿势估计)含源码 可实时检测 https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134881797 人体关键点检测4：C/C++实现人体关键点检测(人体姿势估计)含源码 可实时检测 https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134881797

Android人体检测和人体关键点检测APP，支持CPU多线程和GPU加速，可实时检测(这是 Demo APP)，原文请参考《2D Pose人体关键点实时检测(Python/Android /C++ Demo)》https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/115765863

基于注意力机制的人体关键点隐式建模网络

原模型为pytorch转后得到的onnx文件hrnet_coco_w32_256x192.onnx，用的coco val数据集做的量化，输入为（1，3，256，192），输出为（1，17，64，48）的关键点热图，后面通过高斯化函数可得到关键点，结果经测试。

对常规人体的13个关键点进行检测，确定人体的姿态

使用mask-rcnn进行人体实例分割和关键点检测的官方模型mask_rcnn_coco.h5，为了提高下载速度，因此在csdn上进行了上传，有需要的可以进行下载

./image - 测试图像 ./model - 已训练好的模型权重 ./notebooks - 原理笔记 ./src - 算法源码 ./demo.py - 测试图像demo ./demo_camera.py - 测试摄像头程序 ./demo_video.py - 测试视频程序 openpose用于人体关键点(即骨架)提取识别十分有效，可在此基础上用于其他的场景检测或者功能开发

本程序根据Post提交返回值获取人物坐标 目前只支持程序内图片框识别，可自行编译功能！ 由于工作原因，只发布一个版本后面你们自己研究吧。 access_token的获取我主页另一篇AI文字识别里有叙述，zc完账号找不到的话有一个搜索框 输入 人体分析在里面undefined

人体姿势识别 只用cpu fps40+ 实时识别、 多人实时检测 摄像头实时检测源代码 视频源测试源代码 视频源测试效果： https://www.bilibili.com/video/BV1UW4y167qu/