打开PifPaf swMATH编号： 39250 软件作者： 斯文·克莱斯、洛伦佐·贝托尼、亚历山大·阿拉希 描述： OpenPifPaf：语义关键点检测和时空关联的复合字段。许多基于图像的感知任务可以描述为检测、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，我们提出了一个在单个阶段联合检测和形成时空关键点关联的通用框架，使其成为第一个实时姿态检测和跟踪算法。我们提出了一种通用的神经网络体系结构，该结构使用复合域来检测和构建时空姿势，该姿势是一个单连通图，其节点是多帧中的语义关键点（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），它需要在以前的复合字段之外扩展网络架构和训练方法。我们的实验表明，在COCO、CrowdPose和PoseTrack 2017年和2018年数据集等多个公开数据集上，我们的精度具有竞争力，但速度要快一个数量级。我们还表明，我们的方法可推广到任何类别的语义关键点，如汽车和动物部件，以提供一个整体感知框架，该框架非常适合城市机动，如自动驾驶汽车和运载机器人。 主页： https://arxiv.org/abs/2103.02440 源代码： https://github.com/openpifpaf/openpifpaf 依赖项： 蟒蛇 关键词： 计算机视觉;模式识别;arXiv_cs。个人简历;蟒蛇;打开PifPaf;PyTorch公司;基于图像的感知;语义关键点检测;时空协会;复合字段 相关软件： GSNet公司;CarFusion汽车;深实验室切割;遮挡-Net;LightTrack（光轨）;加深切割;高级HRNet;MultiPoseNet（MultiPoseNet）;个人实验室;OpenPose（打开姿势）;RMPE公司;ApolloCar3D;ImageNet公司;BlazeFace系列;SMPL公司;MOT16公司;MS-COCO公司;PyTorch公司;蟒蛇 引用于： 0个文档 标准条款 1出版物描述软件 年份 OpenPifPaf：用于语义关键点检测和时空关联的复合字段arXiv公司斯文·克莱斯、洛伦佐·贝托尼、亚历山大·阿拉希 2021