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法国男子尝试“孵蛋”

在10个鸡蛋上坐了3星期后,终于成功孵化出第一颗鸡蛋。

上海车展:“车模”不再

但礼仪小姐、导购小姐依然是场内的一道风景线。

开源|2017 CVPR(Oral Paper):多目标实时体态估测 项目开源

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  全球人工智能

来源:arxiv 编辑: 王健

  本目录下的代码赢得了2016年MSCOCO关键点挑战赛以及2016年ECCV最佳演示奖,并发表在2017年CVPR的口头论文(Oral Paper)中。

  演示视频:

  

  在论文中,我们提出了一种自下而上的方法进行多人姿态估计,这种方法不需要任何行人检测的算法。

  论文地址:https://arxiv.org/abs/1611.08050

  

  实验结果

  

  

  测试C ++(实时版本,用于演示)

  • 按照说明,使用我们改动后的Caffe。

  改动后caffe地址:https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/caffe_rtpose

  • 三种输入选项:图像,视频,网络摄像机

  Matlab(较慢,用于COCO评估)

  ·兼容一般的Caffe,但需要编译matcaffe。

  ·运行

  cd testing

  get_model.sh

  从我们的Web服务器检索最新的MSCOCO模型。

  • 更改config.m中的caffe 地址并运行demo.m例程。

  Pythoncd testing / python

  ipython notebook

  • 打开demo.ipynb 并执行代码

  训练网络结构

  

  训练步骤

  • 运行

  cd training

  bash getData.sh

  得到 dataset/COCO/images/ 文件夹下的数据集COCO,关键点信息在 dataset/COCO / annotations / 文件夹中,COCO官方工具箱在文件夹 dataset/ COCO / coco / 下。

  ·在 matlab 中运行 getANNO.m,在dataset/COCO/mat/将标注格式从 json 转换为 mat。

  ·在 matlab 中运行 genCOCOMask.m,得到无标签人的掩码图像。并且,在 matlab 中可以使用'parfor'(并行计算)来加速代码。

  ·运行genJSON('COCO'),在 dataset/COCO/json/中生成一个 json 文件。 json 文件包含训练所需的原始信息。

  ·运行python genLMDB.py 生成 COCO 数据库的 LMDB 文件,也可以运行如下代码:

  bashget_lmdb.sh

  得到已经生成好的LMDB文件

  ·下载改动后的caffe,编译 pycaffe。他将与 caffe_rtpose(用于测试)合并。

  ·运行

  pythonsetLayers.py —exp 1

  生成用于训练的prototxt和脚本文件。

  • 下载VGG-19模型。利用此模型初始化前10层网络参数。

  模型地址: https://gist.github.com/ksimonyan/3785162f95cd2d5fee77

  • 运行

  bash train_pose.sh 0,1

  由setLayers.py生成,开始使用两个GPU进行训练。

  相关论文:https://github.com/shihenw/convolutional-pose-machines-release

  点击阅读原文跳转Github资源

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mt.sohu.com true 搜狐媒体平台 http://mt.sohu.com/20170321/n484047638.shtml report 8620 全球人工智能来源:arxiv编辑:王健本目录下的代码赢得了2016年MSCOCO关键点挑战赛以及2016年ECCV最佳演示奖,并发表在2017年CVPR的口头论
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