[pvanet 检测]——基于深度学习的人体姿态估计网络
随着深度学习的发展，人体姿态估计在计算机视觉领域中变得越来越重要。PVA Net是一种基于深度学习的人体姿态估计网络。我们将介绍如何使用PVA Net实现人体姿态估计。
首先，我们需要安装PVA Net。可以通过GitHub上的源代码进行安装。下面是使用pip来安装的示例代码：
pip install descartespip install git+https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/caffe_rtpose.git
安装完成后，我们需要准备图片进行测试。以下是使用PVA Net进行人体姿态估计的示例代码：
from openpose import get_posefrom matplotlib import pyplot as pltimport cv2# 加载模型net = get_pose()# 加载图像image
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...
\[pvanet 检测\]——基于深度学习的人体姿态估计网络 随着深度学习的发展，人体姿态估计在计算机视觉领域中变得越来越重要。PVA Net是一种基于深度学习的人体姿态估计
[CVPR 2019 | Rethinking on Multi-Stage Networks for Human Pose Estimation][CVPR 2019 _ R
[Adversarial PoseNet: A Structure-aware Convolutional Network for Human Pose Estimation]
[Self Adversarial Training for Human Pose Estimation][] [Official Code: pytorch][Offic
> 1.DeepPose（谷歌大佬首次提出人体关键点解决方案） > 2.Joint-cnn-mrf（在cnn框架下利用条件随机场对位置进行建模，提出了heatmap）
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
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