《表3 2D人体姿态数据集举例》

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《基于深度学习的人体姿态估计方法综述》

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基于深度学习的2D人体姿态估计方法本质上就是利用CNN从图像中检测回归人体各个关节点的2D坐标。相较于普通的检测回归任务，人体姿态估计的难度更大，这导致了更加复杂的网络结构。因此为了得到较好的训练效果，需要设计多种训练trick，并使用大量的数据训练网络。目前研究中经常使用的2D人体姿态数据集有MPII[39]、MSCOCO[40]以及AI Challenger[41]等，具体举例如表3所示[42-44]。