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姿态估计 是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它主要关注如何从图像或视频中提取人体的三维姿态信息。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的姿态估计方法在近年来取得了显著的进展。本文将对这一领域的背景、原理、研究现状、挑战和未来展望进行详细介绍。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-487438.html
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还记得上次通过 MediaPipe 估计人体姿态关键点驱动 3D 角色模型，虽然节省了动作 K 帧时间，但是网上还有一种似乎更方便的方法。MagicAnimate 就是其一，说是只要提供一张人物图片和一段动作视频 (舞蹈武术等)，就可以完成图片人物转视频。 于是我就去官网体验了一下，发现
目录 1.算法描述 2.仿真效果预览 3.MATLAB核心程序 4.完整MATLAB 卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器)，它能够从一系列的不完全包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。这种滤波方法以它的发明者鲁道夫·E·卡尔曼（Rudolf E. Kalman）命名。卡尔曼最初提
论文链接：3D Human Pose Estimation with Spatial and Temporal Transformers 论文代码：https://github.com/zczcwh/PoseFormer 论文出处：2021 ICCV 论文单位：University of Central Florida, USA Transformer架构已经成为自然语言处理中的首选模型，现在正被引入到计算机视觉任务中，例如图像分类、对象检测和语义
前序文章： 深度学习与视频分析简介 视频分析：基于目标检测（YOLO）实现走路看手机检测、玩手机检测、跌倒检测等 基于深度学习算法的行为识别解决方案：打电话、玩手机、摔倒等行为动作的识别，跟踪
一、 人体姿态估计 任务适合使用 卷积神经网络（CNN） 来解决。 人体姿态估计任务的目标是从给定的图像或视频中推断出人体的关节位置和姿势。这是一个具有挑战性的计算机视觉任务，而CNN在处理图像数据方面表现出色。 使用CNN进行人体姿态估计
YOLOv7姿态估计（pose estimation）是一种基于YOLOv7算法的姿态估计方法。该算法使用深度学习技术，通过分析图像中的人体关键点位置，实现对人体姿态的准确估计。 姿态估计是计算机视觉领域的重要任务，它可以识别人体的关节位置和姿势，从而为人体行为分析、动作识别、运
一、线性回归中的模型选择 上图所示： 五个模型，一个比一个复杂，其中所包含的function就越多，这样就有更大几率找到一个合适的参数集来更好的拟合训练集。所以，随着模型的复杂度提高，train error呈下降趋势。 上图所示： 右上角的表格中分别体现了在train和test中的损
深度学习技术在无线通信领域的应用越来越广泛，特别是在非正交多址接入（NOMA）和正交频分复用（OFDM）系统中，深度学习技术被用来提高信道估计的性能和效率。信道估计是无线通信系统中的关键技术之一，它直接影响着系统的通信质量和可靠性。本文将详细介绍深度学
监督学习： 从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。 无监督学习： 根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习。 强化学习： 用于描述和解决智能体（agent）在与环境的 交互 过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现
机器学习是一种人工智能（AI）的分支，它致力于研究和开发系统，使它们能够从经验中学习并自动改善。这种学习过程使机器能够适应新的数据，识别模式，做出决策和预测，而无需明确的编程。 机器学习的主要目标是通过算法和统计模型，使计算机系统能够执行特定任务
