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ECCV 2020 论文大盘点-姿态估计篇
论文速递
来源:我爱计算机视觉


本文盘点ECCV 2020 中所有与姿态估计(Pose Estimation)相关的论文,总计 12 篇,其中一篇Oral 论文,6 篇已经或者将开源代码。

下载包含这些论文的 ECCV 2020 所有论文:

ECCV 2020 论文合集下载,分类盘点进行中


拥挤人群姿态估计

Peeking into occluded joints: A novel framework for crowd pose estimation

作者 | Lingteng Qiu, Xuanye Zhang, Yanran Li, Guanbin Li, Xiaojun Wu, Zixiang Xiong, Xiaoguang Han, Shuguang Cui

单位 | 港中文;深圳市大数据研究院;哈尔滨工业大学;

论文 | https://arxiv.org/abs/2003.10506

代码 | https://github.com/lingtengqiu/OPEC-Net(coming)

主页 | https://lingtengqiu.github.io/2020/03/22/OPEC-Net/

备注 | ECCV 2020

数据增广+姿态估计

Adversarial Semantic Data Augmentation for Human Pose Estimation

作者 | Yanrui Bin, Xuan Cao, Xinya Chen, Yanhao Ge, Ying Tai, Chengjie Wang, Jilin Li, Feiyue Huang, Changxin Gao, Nong Sang

单位 | 华中科技大学;腾讯优图

论文 | https://arxiv.org/abs/2008.00697

代码 | https://github.com/Binyr/ASDA(coming)

备注 | ECCV 2020

遮挡鲁棒的姿态估计

Occlusion-Aware Siamese Network for Human Pose Estimation

作者 | Lu Zhou, Yingying Chen, Yunze Gao, Jinqiao Wang, Hanqing Lu

单位 | 中科院;国科大等

论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv\_2020/papers\_ECCV/papers/123650392.pdf

备注 | ECCV 2020

高效视频人体姿势估计

Key Frame Proposal Network for Efficient Pose Estimation in Videos

作者 | Yuexi Zhang, Yin Wang, Octavia Camps, Mario Sznaier

单位 | 东北大学,美国;motorolasolutions

论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv\_2020/papers\_ECCV/papers/123620596.pdf

代码 | https://github.com/Yuexiaoxi10/Key-Frame-Proposal-Network-for-Efficient-Pose-Estimation-in-Videos

备注 | ECCV 2020

检测、分割、姿态估计大一统模型

目标检测、实例分割和位姿估计

Point-Set Anchors for Object Detection, Instance Segmentation and Pose Estimation

作者 | Fangyun Wei, Xiao Sun, Hongyang Li, Jingdong Wang, Stephen Lin

单位 | 微软亚洲研究院;北大

论文 | https://arxiv.org/abs/2007.02846

代码 | https://github.com/FangyunWei/PointSetAnchor

备注 | ECCV 2020

图学习+姿态估计

Graph-PCNN: Two Stage Human Pose Estimation with Graph Pose Refinement

作者 | Jian Wang, Xiang Long, Yuan Gao, Errui Ding, Shilei Wen

单位 | 百度

论文 | https://arxiv.org/abs/2007.10599

备注 | ECCV 2020

姿势估计和跟踪

Temporal Keypoint Matching and Refinement Network for Pose Estimation and Tracking

作者 | Chunluan Zhou Zhou Ren Gang Hua

单位 | Wormpex AI Research

论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv\_2020/papers\_ECCV/papers/123670681.pdf

备注 | ECCV 2020

多人姿态估计

Self-supervised Keypoint Correspondences for Multi-Person Pose Estimation and Tracking in Videos

作者 | Umer Rafi, Andreas Doering, Bastian Leibe, Juergen Gall

单位 | 波恩大学;亚琛工业大学

论文 | https://arxiv.org/abs/2004.12652

备注 | ECCV 2020

结合自上而下的人类姿势估计框架,使用关键点对应关系来恢复遗漏的姿势检测和跨视频帧关联姿势检测。

在PosTrack 2017和PoseTrack 2018数据集上实现了多帧姿势估计和多人姿势跟踪的SOTA。

图聚类+多人姿态估计

Differentiable Hierarchical Graph Grouping for Multi-Person Pose Estimation

作者 | Sheng Jin, Wentao Liu, Enze Xie, Wenhai Wang, Chen Qian, Wanli Ouyang, Ping Luo

单位 | 香港大学;商汤;南京大学;悉尼大学

论文 | https://arxiv.org/abs/2007.11864

备注 | ECCV 2020

2019 COCO 多人姿态估计冠军模型

Learning Delicate Local Representations for Multi-Person Pose Estimation

作者 | Yuanhao Cai, Zhicheng Wang, Zhengxiong Luo, Binyi Yin, Angang Du, Haoqian Wang, Xiangyu Zhang, Xinyu Zhou, Erjin Zhou, Jian Sun

单位 | 旷视科技;清华大学;中科院;北航;中国海洋大学

论文 | https://arxiv.org/abs/2003.04030

代码 | https://github.com/caiyuanhao1998/RSN/

备注 | ECCV 2020 Spotlight

提出一种高效的注意力机制,Pose Refine Machine(PRM),在输出特征中对局部和全局表示进行权衡,进一步精炼关键点位置。

所提出方法在2019年COCO关键点挑战赛中获得第一名,在COCO和MPII基准上都取得了最先进的结果,无需使用额外的训练数据和预训练模型。

单一模型在COCO测试-dev上达到78.6,在MPII测试数据集上达到93.0。Ensembled模型在COCO测试开发上达到79.2,在COCO测试挑战数据集上达到77.1。

全身关键点定位(人体+人脸+手部)

Whole-Body Human Pose Estimation in the Wild

全身人体姿态估计、人脸关键点检测、手部关键点估计

作者 | Sheng Jin, Lumin Xu, Jin Xu, Can Wang, Wentao Liu, Chen Qian, Wanli Ouyang, Ping Luo

单位 | 香港大学;商汤;港中文;悉尼大学

论文 | https://arxiv.org/abs/2007.11858

代码 | https://github.com/jin-s13/COCO\-WholeBody

备注 | ECCV 2020

人体动作捕捉

Motion Capture from Internet Videos

作者 | Junting Dong, Qing Shuai, Yuanqing Zhang, Xian Liu, Xiaowei Zhou, Hujun Bao

单位 | 浙江大学;之江实验室

论文 | https://arxiv.org/abs/2008.07931

数据集 | https://github.com/zju3dv/iMoCap(即将)

主页 | https://zju3dv.github.io/iMoCap/

备注 | ECCV2020 oral

https://v.qq.com/x/page/z315666pqgg.html​v.qq.com

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