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极市分享|张锋 2D单人姿态估计及应用

极市平台 2019-03-28
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| 极视角线上分享  第24期 |


上期我们邀请了中科院王晋东博士,分享了迁移学习中的领域自适应方法,这期我们邀请到了电子科技大学PHD张锋,给大家分享计算机视觉领域内备受关注的人体姿态估计相关的内容,欢迎大家参加直播和张博一起来交流。



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活动信息


主题2D单人人体姿态估计及其应用

时间:北京时间周四(1月25日)晚20:00-21:30



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嘉宾信息


张锋,电子科技大学PHD,主要研究方向为人体姿态估计、行人再识别及行为识别等。张博是知乎等知识共享社区的机器学习达人(知乎用户名:张晓),并且发起建立了姿态估计问答社区ILovePose.com,且成立了由多个高校学生和公司员工参与的姿态估计研究群,热心于知识的共享。张博CSDN博客http://blog.csdn.net/xizero00/。




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关于分享


➤分享背景

姿态估计是计算机视觉中的基础且重要的问题,它的最终目标是识别自然场景下人体的关节点的位置,这种能力是其他高层次图像理解任务的基础,也是行人再识别、行为识别、人机交互等技术的基础。本次分享,张锋博士将着重从2D单人人体姿态估计及其应用来进行讲解。


➤分享内容

  • 2D单人姿态估计面临的问题

  • 2D单人姿态估计主流方法及应用介绍

  • 2D单人姿态估计经验总结



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参与方式


长按下图,识别图中二维码,关注“极市平台”公众号,回复24即可获取直播链接。如有想参加极视角群内分享的,欢迎回复“加群”获取加群信息。



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往期回顾


极视角致力于打造最专业的的视觉算法开发与分发平台极市,特邀请行业内专业人员每周为大家分享视觉领域内的干货及经验,目前已成功举办23期线上分享。近期在线分享查看:

王晋东| 迁移学习中的领域自适应方法

沈志强|如何让计算机自动生成稠密的视频描述

许华哲|基于视觉的深度学习的自动驾驶实现模型

申发龙| 关于语义图像分割:FCN和Guidance CRF

郑哲东 | Deep-ReID:行人重识别的深度学习方法

边佳旺 | 稳定的图像特征匹配以及快速的GMS方案

郑华滨 | 从PM到GAN—LSTM之父Schmidhuber横跨22年的怨念

王蒙蒙 | 基于计算机视觉的目标跟踪算法概览

……


更多分享请浏览:极市计算机视觉技术分享集锦http://cvmart.net/community/article/detail/78


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关于极市平台


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