先给效果图：
1060显卡，检测+关键点，有时快点100ms以内。
github地址：
https://github.com/liangheming/simple_pose
但是原版没有测试图片或者视频的方法，只有验证精度的方法,本人根据代码整理出测试视频或者图片的代码，可视化展示算法效果:
import osimport randomimport timeimport cv2import torchfrom tqdm import tqdmimport cv2 as cvimport jsonfrom pycocotools.coco import COCOimport numpy as npfrom datasets.naiv
先挂上大佬（旷世余刚）的文章链接：[人体姿态估计的过去、现在和未来][Link 1] ，这篇把人体姿态估计介绍的很好很细了，本文主要对相关的一些代码做了一些链接...
[Self Adversarial Training for Human Pose Estimation][] [Official Code: pytorch][Offic
1.应用背景 运动目标的定位跟踪，检测识别，运动分析在图像压缩、运动分析、交通检测，智能监控等方面有主要的应用。 首先，在图像压缩中，运动目标检测技术可以在背景区域中将
人体姿态估计-生成heatmap的方法 -------------------- 参考Simple BaseLine生成HeatMap的方法，这里整理进行显示，方便可视
这部分个人已经复现完成：[https://github.com/gmt710/AlphaPose\_yolovx][https_github.com_gmt710_AlphaP
先给效果图： ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0
1. 设计思路 首先利用统计的方法得到背景模型，并实时地对背景模型进行更新以适应光线变化和场景本身的变化，用[形态学][Link 1]方法和检测连通域面积进行后处理，消除噪
1. 设计目的和要求 1.根据已知要求分析视频监控中行人站立和躺卧姿态检测的处理流程，确定视频监中行人的检测设计的方法，画出流程图，编写实现程序，并进行调试，录制实验视频，
![strip][] ![logo][] > OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以caffe为框架开发的开源库。可以
OpenCV实现人体姿态估计(人体关键点检测）OpenPose -------------------- OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（C
客官°小女子只卖身不卖艺
港控/mmm°
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