Deep learning-based human pose estimation: a survey

本研究文章对基于深度学习技术的人体姿态估计问题进行了系统性综述与分析。该研究共收录了本领域内的最新研究论文共297篇文献资料，并详细介绍了所使用的训练数据集及其对应的评价指标体系。同时系统性地比较了多种技术在性能上的优劣

注：文末附**【人体姿态估计】**学习交流群

Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey

• 所属机构包括 UNC（北卡）、Dayton University 和 Middle Florida University。
  • 注：该团队中有两名IEEE Fellow学者，在学术界享有盛誉。
• github：https://github.com/zczcwh/DL-HPE
• 论文：https://arxiv.org/abs/2012.13392

人体姿态估计的主要任务是基于图像和视频等输入信息以识别位置并同时构建关于人体表征（如骨骼）的描述。

在过去的十年里,它招致了日益增长的关注,如今已普遍应用于涵盖诸如人机交互、运动分析、增强现实及虚拟现实等应用领域的范畴之中。

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