極市分享|張鋒 2D單人姿態估計及應用

| 極視角線上分享 第24期 |

上期我們邀請了中科院王晉東博士,分享了遷移學習中的領域自適應方法,這期我們邀請到了電子科技大學PHD張鋒,給大家分享計算機視覺領域內備受關注的人體姿態估計相關的內容,歡迎大家參加直播和張博一起來交流。

?分享信息

主題:2D單人人體姿態估計及其應用

時間:北京時間周四(1月25日)晚20:00-21:30

?分享背景

姿態估計是計算機視覺中的基礎且重要的問題,它的最終目標是識別自然場景下人體的關節點的位置,這種能力是其他高層次圖像理解任務的基礎,也是行人再識別、行為識別、人機交互等技術的基礎。本次分享,張鋒博士將著重從2D單人人體姿態估計及其應用來進行講解。

?分享大綱

  • 2D單人姿態估計面臨的問題
  • 2D單人姿態估計主流方法及應用介紹
  • 2D單人姿態估計經驗總結

?分享嘉賓

張鋒,電子科技大學PHD,主要研究方向為人體姿態估計、行人再識別及行為識別等。張博是知乎等知識共享社區的機器學習達人(知乎用戶名:張曉),並且發起建立了姿態估計問答社區ILovePose.com,且成立了由多個高校學生和公司員工參與的姿態估計研究群,熱心於知識的共享。張博CSDN博客blog.csdn.net/xizero00/

?參與分享

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?往期分享

目前極市已經成功舉辦23期線上分享。近期在線分享查看:

王晉東|遷移學習中的領域自適應方法

沈志強| 如何讓計算機自動生成稠密的視頻描述

許華哲| 基於視覺的深度學習的自動駕駛實現模型

鄭哲東 | Deep-ReID:行人重識別的深度學習方法

邊佳旺 | 穩定的圖像特徵匹配以及快速的GMS方案

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?關於極市

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