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我们提出了一种解决视频中2D人姿势估计的方法。视频中人类姿势估计的问题与估计静态图像中的人类姿势不同，因为视频包含大量相关信息。因此，我们投资了如何通过一系列视频框架来利用人体运动的信息来估算视频中的人类姿势。为此，我们引入了一种新型的热图回归方法，我们称之为运动吸引的热图恢复。我们的方法计算相邻帧的关节关键点中的运动向量。然后，我们签署了一种新的热图样式，我们称之为运动意识到的热图，以反映每个关节点的运动不确定性。与传统的热图不同，我们的运动吸引热图不仅考虑了当前的关节位置，而且还考虑了关节如何随时间移动。此外，我们引入了一个模拟且有效的框架，旨在将运动信息置于热图回归中。我们评估了在Posetrack（2018，21）和Sub-JHMDB数据集上的运动感知热图回归。我们的结果证明，拟议的运动吸引热图可显着提高视频中Human姿势估计的精度，尤其是在Challenging方案中，例如像体育游戏镜头一样具有实质性人类动作的视频。（代码和相关材料可在https://github.com/ songinpyo/mtpose中获得。）
动态吸引的热图回归视频中的人姿势估计
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