【摘 要】
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人工智能领域在深度学习的发展下不断的推进,如今的深度学习算法已经被各行各业广泛应用,从商品推荐到人脸识别,到处可以看到人工智能的身影。这其中的计算机视觉便是人工智能的一个重要方向。计算机视觉方向包含许多子问题,人体姿态估计便是其中的一项重要技术,传统图像处理方法对于人体姿态估计问题常常利用手工提取特征并将所提取到的特征进行融合,然后分析出相关人体关键点,最终利用图结构进行人体姿态的匹配。人体姿态估
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人工智能领域在深度学习的发展下不断的推进,如今的深度学习算法已经被各行各业广泛应用,从商品推荐到人脸识别,到处可以看到人工智能的身影。这其中的计算机视觉便是人工智能的一个重要方向。计算机视觉方向包含许多子问题,人体姿态估计便是其中的一项重要技术,传统图像处理方法对于人体姿态估计问题常常利用手工提取特征并将所提取到的特征进行融合,然后分析出相关人体关键点,最终利用图结构进行人体姿态的匹配。人体姿态估计在深度学习算法的应用下得到了极大的推动,存在着非常丰富的应用领域。本文尝试开发一种软件库,可以覆盖人体姿态估计问题的整个开发流程,为数据获取、样本生成、数据增强、损失函数、模型训练和模型推理每个方面提供了相应的组件,并提供了多种骨干模型和姿态估计模型,使得整个人体姿态估计软件的开发流程更加便利。本软件尝试利用PyTorch作为基础深度学习框架,在PyTorch的基础上开发一个人体姿态估计的工具库。该软件的目标是满足开发者在人体姿态估计软件开发流程中的每个需求,并提供一系列干净清晰且友好的程序接口,同时该软件也将进行开源,便于开发者做更加深入的修改和二次开发。本文的研究工作验证了基于PyTorch的人体姿态估计工具库的可行性,并为其他基于PyTorch的计算机视觉软件工具开发提供了基础,并给予了相关工具一定的参考价值。
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