上海交通大学 MVIG 实验室刚刚开源了 AlphaPose ,这是一个精准的多人姿态估计系统
授权协议:未知
开发语言:Python
操作系统:跨平台
简介
Alpha Pose是一个精确的多人姿势估计系统。它是第一个在COCO数据集上可达到70+ mAP(72.3 mAP),在MPII数据集上可达到80+ mAP(82.1 mAP)的开源系统。
为了将指示同一个人的姿势关联起来,我们还提供了一种称为姿势流的有效的在线姿势跟踪器。它也是第一个在PoseTrack挑战数据集上能够满足60+ mAP(66.5 mAP)和50+ MOTA(58.3 MOTA)的开源在线姿态跟踪器。
该系统目前有两个应用:
一是视频姿态跟踪(Pose Tracking)。为了匹配同一个人在不同帧中的姿态,他们开源了一个高效的线上姿态跟踪器(Pose Tracker)--Pose Flow。Pose Flow 是第一个在 PoseTrack Challenge 数据集上的 mAP 超过 60 (66.5 mAP) 、MOTA 超过50 (58.3 MOTA) 的线上开源姿态跟踪器(Pose Tracker)。 论文:Pose Flow: Efficient Online Pose Tracking
二是视觉副词识别(Visual Adverb Recognition)。他们提出对视觉副词进行研究,提供了新的 ADHA 数据集,以及一个基于该姿态估计系统的算法。不过准确率目前较低。 论文:Human Action Adverb Recognition: ADHA Dataset and Four-Stream Hybrid Model
AlphaPose 特性
AlphaPose 功能特性十分强大,功能特性以及系统要求如下:
● 准确:能够准确检测多人的关键点
● 输入:图像,视频,图像列表。
● 输出:基本图像+关键点显示/保存(PNG,JPG,AVI,...),保存关键点(JSON),支持多种格式。
● 可用:命令行演示,python和Lua程序
● 操作系统要求:Ubuntu
COCO test-dev 2015:
MPII full test set:
Multi-Person Pose Estimation (mAP)
Pose Tracking (MOTA)
了解更多,可前往查阅相关论文:
http://mvig.sjtu.edu.cn/research/alphapose.html
详情及源码获取: