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Keypoint Detection

Pose Estimation › Keypoint Detection 83 평가 기록 9 datasets

Keypoint Detection is essential for analyzing and interpreting images in computer vision. It involves simultaneously detecting and localizing interesting points in an image. Keypoints, also known as interest points, are spatial locations or points in the image that define what is interesting or what stands out. They are invariant to image rotation, shrinkage, translation, distortion, etc. Keypoints examples are body joints, facial landmarks, or any other salient points in objects. Keypoints have uses in problems such as pose estimation, object detection and tracking, facial analysis, and augmented reality.

<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: PifPaf: Composite Fields for Human Pose Estimation; "Learning to surf" by fotologic, license: CC-BY-2.0 )</span>

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벤치마크

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Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
4xRSN-50(384×288)
Test AP: 78.6
논문 코드
HRNet*
APL: 83.1APM: 73.4AP50: 92.7AP75: 84.5
논문 코드
BBox-Mask-Pose 2x
Test AP: 48.3Validation AP: 48.6
논문 코드
AlphaPose
mAP@0.5: 82.1%
논문 코드
CeDiRNet-3DoF - RGB-D (ConvNext-B)
Best F1: 81.4
논문 코드
4×RSN-50
AR: 82.6ARM: 78.0AP: 77.1AP50: 93.3
논문 코드
ConvNet + deformable shape model
Mean PCK: 82.5
논문 코드
Mask R-CNN
Validation AP: 69.2Test AP: 63.1
논문 코드
GSNet
A3DP: 20.21
논문 코드

데이터셋

9개

논문

Mask R-CNN

1703.06870 2017-03-20 이 페이지의 평가 1건
Validation AP: 69.2Test AP: 63.1

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