Paper : https://www.researchgate.net/publication/368336170_Keypoint-wise_Adaptive_Loss_for_Whole-Body_Human_Pose_Estimation Introduction 오늘 읽어볼 논문은 AAAI 2023에 소개될 Keypoint-wise Adaptive Loss for Whole-Body Human Pose Estimation 라는 논문입니다. NHN Cloud 분들이 논문을 냈네요. 아직 코드는 공개가 안된 듯 합니다. 이 논문은 dense 및 coarse keypoints의 mixed characteristic을 분석하여 whole-body human pose estimation을 수행합니다. whole body를 추정하는..

Paper : https://arxiv.org/pdf/2212.06137.pdf GitHub : https://github.com/jozhang97/DETA GitHub - jozhang97/DETA: Detection Transformers with Assignment Detection Transformers with Assignment. Contribute to jozhang97/DETA development by creating an account on GitHub. github.com Introduction 오늘 읽어볼 논문은 2022년 12월 쯤 나온 "NMS Strikes Back" 라는 논문입니다. Object Detection 모델 중 DETR(Detection Transformer)라는 ..

Paper : https://arxiv.org/pdf/2209.14916.pdfGitHub : https://github.com/GuyTevet/motion-diffusion-model GitHub - GuyTevet/motion-diffusion-model: The official PyTorch implementation of the paper "Human Motion Diffusion Model"The official PyTorch implementation of the paper "Human Motion Diffusion Model" - GitHub - GuyTevet/motion-diffusion-model: The official PyTorch implementation of the paper ..

homepage : http://www.d2l.ai/index.html Dive into Deep Learning — Dive into Deep Learning 1.0.0-beta0 documentation www.d2l.ai GitHub : https://github.com/d2l-ai/d2l-en GitHub - d2l-ai/d2l-en: Interactive deep learning book with multi-framework code, math, and discussions. Adopted at 400 universi Interactive deep learning book with multi-framework code, math, and discussions. Adopted at 400 univ..

Paper : https://arxiv.org/abs/2107.03332 GitHub : https://github.com/leeyegy/SimCC GitHub - leeyegy/SimCC: [ECCV'2022 Oral] PyTorch implementation for: SimCC: a Simple Coordinate Classification Perspective for H [ECCV'2022 Oral] PyTorch implementation for: SimCC: a Simple Coordinate Classification Perspective for Human Pose Estimation (http://arxiv.org/abs/2107.03332). Old name: SimDR - GitHub -..

Paper : https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022W/ECV/papers/Maji_YOLO-Pose_Enhancing_YOLO_for_Multi_Person_Pose_Estimation_Using_Object_CVPRW_2022_paper.pdf GitHub : https://github.com/TexasInstruments/edgeai-yolov5/tree/yolo-pose GitHub - TexasInstruments/edgeai-yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite. Contribute to TexasInstrumen..

humanpose estimation 연구 분야에서 접근 방식을 주로 top-down, bottom-up 방법으로 나누곤 하는데요, 이외에도 주목해야할 방식이 있습니다. 바로 one-shot approach 입니다. (CenterAttention 논문에서 나온 표현) one-shot 방법은 bottom-up 기반 방식에서 조금 더 업그레이드 된 버전이라고 보시면 되는데요, 일반적으로 각 root node의 위치를 regression 한 다음 keypoint 위치에 대한 offset을 예측하는 것입니다. 이를 pixel-wise regression이라고도 합니다. 최적화 과정이 필요한 그룹화 과정이 필요없기 때문에 훨씬 inference time이 빠릅니다. 그러나 occlusion 및 scale 변동성에..

Paper : https://arxiv.org/abs/2110.05132 The Center of Attention: Center-Keypoint Grouping via Attention for Multi-Person Pose Estimation We introduce CenterGroup, an attention-based framework to estimate human poses from a set of identity-agnostic keypoints and person center predictions in an image. Our approach uses a transformer to obtain context-aware embeddings for all detected keypoint arx..

Multi-person Pose Estimation은 아래 그림과 같이 이미지 상에 나타난 여러 사람들에 대한 keypoint 연결 관계를 추론해내는 것입니다. Multi-person Pose Estimation이 어려운 이유는 아래와 같습니다. 1. 여러명의 사람이 다양한 scale과 position에서 등장하는 문제 2. 사람들의 activity 및 interaction 으로 인해 complex pose를 유발됨 3. 여러 사람들의 body part articulation 및 occlusion로 인해 어려움 Top-down multi-people pose estimation 각 사람을 먼저 검출한 다음 검출된 이미지 패치에서 각 사람의 자세를 독립적으로 추정하는 전략입니다. 이러한 접근 방식의 장점은..

Paper : https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Wang_Contextual_Instance_Decoupling_for_Robust_Multi-Person_Pose_Estimation_CVPR_2022_paper.pdf GitHub : https://github.com/kennethwdk/CID

Project page : https://scenediffuser.github.io/ SceneDiffuser Siyuan Huang1✶✉️ Zan Wang1,2✶ Puhao Li1,3 Baoxiong Jia1 Tengyu Liu1 Yixin Zhu4 Wei Liang2✉️ Song-Chun Zhu1,3,4 ✶ indicates equal contribution ✉️ indicates corresponding authors 1National Key Labor scenediffuser.github.io Video : https://scenediffuser.github.io/assets/illustration-720.mp4 Paper : Diffusion-based Generation, Optimizatio..

맥과 리눅스를 사용하고 있어서 한글 문서는 편집 못하겠구나 생각했다가, 찾아보니 좋은 사이트가 있어서 공유한다. 네이버 짱짱 네이버오피스 사이트에 접속한 후 HWP파일을 업로드하면 됩니다. ① 사이트 접속: https://office.naver.com ② 열기버튼을 클릭 ③ 파일 선택 ④ 편집 후 저장