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表 1 显示了基于某些参数的不同姿势估计技术之间的比较。我们可以看到，OpenPose 算法获得的准确度最高，但由于其 CNN 模型较重，获得的 fps 相当低，而对于 Posenet 算法，我们获得了良好的 fps，因为它 x 没有 x 多阶段架构，x 还使用轻量级 x CNN 模型。BlazePose 是另一种很好的姿势估计算法，因为它在姿势估计期间获得了准确度和 fps 的良好平衡。我们决定在这三个中选择 Blazepose，因为 Openpose 没有给我们提供良好的 fps，而 Posenet 仅考虑 17 个身体关键点进行检测，而 Blazepose 有 33 个，并且在我们的应用中，我们需要一种可以为单人姿势估计提供良好结果的算法，Blazepose 主要关注这一点，它还给出规范化坐标作为输出，而在其他算法中，我们明确需要对它们进行规范化以进行进一步处理。
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