姿态估计算法选型与对比分析

📚 共计 30 章节

姿态估计概述

定义、应用场景（安防、医疗、体育、人机交互）、技术挑战

2D姿态估计基础

关键点定义、COCO与MPII数据集、评价指标（PCK, OKS, AP）

关键点指标

基于图结构模型（Pictorial Structures）、DPM 原理与局限

传统图模型

深度学习时代

CNN如何改变姿态估计，从AlexNet到ResNet的演进

自顶向下方法 (Top-Down)

原理、流程（检测+单人估计）、代表算法（Mask R-CNN, CPN, Hourglass）

自底向上方法 (Bottom-Up)

原理、流程（关键点检测+分组）、代表算法（OpenPose, PAFs, Associative Embedding）

单阶段方法

直接回归关键点，代表算法（SPM, CenterNet for Pose）

端到端回归

热力图回归 (Heatmap Regression)

原理、高斯热力图生成、L2损失函数

坐标回归 (Coordinate Regression)

原理、全连接层回归、L1/Smooth L1损失函数

Hourglass网络详解

沙漏结构、跳跃连接、中间监督、多尺度特征融合

沙漏多尺度

CPN (Cascaded Pyramid Network)

GlobalNet与RefineNet、难例挖掘（Hard Negative Mining）

ResNet + 反卷积、简洁高效、与Hourglass对比

反卷积高效

HRNet (High-Resolution Net)

高分辨率特征保持、多尺度并行、特征交换单元

高分辨率并行

PAFs（Part Affinity Fields）原理、二分图匹配、实时多人姿态估计

3D姿态估计概述

从2D到3D的映射、深度信息获取、应用场景（AR/VR、动作捕捉）

单目3D姿态估计

基于2D关键点提升（Lifting）、直接回归3D坐标、代表算法（SimpleBaseline3D, VideoPose3D）

多视角3D姿态估计

三角测量、多视图融合、代表算法（Pictorial Structures for 3D）

多视角三角化

时序姿态估计

利用视频时序信息、光流、时序卷积（TCN）、代表算法（PoseWarper, TFPose）

轻量化模型

MobileNetV2/V3、ShuffleNet、EfficientNet在姿态估计中的应用

轻量移动端

教师-学生网络、软标签、蒸馏损失函数、模型压缩

量化与剪枝

INT8量化、结构化剪枝、非结构化剪枝、部署优化

PoseFlow、SORT for Pose、Deep SORT

随机旋转、缩放、翻转、遮挡模拟、CutOut、MixUp

半监督与自监督学习

伪标签、一致性正则化、对比学习在姿态估计中的应用

半监督自监督

跨数据集泛化、风格迁移、域对齐

域适应迁移

边缘设备部署

TensorRT、ONNX Runtime、NCNN、OpenVINO

跌倒检测、异常行为识别、人群密度估计

康复训练评估、步态分析、手术辅助

动作评分、技术分析、战术分析

未来趋势与挑战

遮挡处理、自监督学习、多模态融合、实时性与精度的平衡