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基于深度学习的二维人体姿态估计综述
文献摘要：
人体姿态估计是计算机视觉领域的一个基础且具有挑战的任务,人体姿态估计对于描述人体姿态、描述人体行为等至关重要,是行为识别、行为检测等计算机视觉任务的基础.近年来,随着深度学习的发展,基于深度学习的人体姿态估计算法展现出了极其优异的效果.从单人人体姿态估计、自顶向下的多人人体姿态估计和自底向上的多人人体姿态估计这3种主流的人体姿态估计方式,介绍近年来基于深度学习的二维人体姿态估计算法的发展,并讨论目前二维人体姿态估计所面临的困难和挑战.最后,对人体姿态估计未来的发展做出展望.
文献关键词：
深度学习;二维人体姿态估计;关键点检测
中图分类号：
作者姓名：
张宇;温光照;米思娅;张敏灵;耿新
作者机构：
东南大学计算机科学与工程学院,江苏南京211189;东南大学网络空间安全学院,江苏南京211189;网络通信与安全紫金山实验室,江苏 南京211111
文献出处：
引用格式：
[1]张宇;温光照;米思娅;张敏灵;耿新-.基于深度学习的二维人体姿态估计综述)[J].软件学报,2022(11):4173-4191
A类：
B类：
二维人体姿态估计,计算机视觉,人体行为,行为识别,行为检测,视觉任务,姿态估计算法,单人,自顶向下,底向上,困难和挑战,出展,关键点检测
AB值：
0.160637
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