要完成了目标检

Ramisha4501

个基于asterRCNN模型的一种新型的实例分割模型。在MasRCNN的工作中，它主测、目标分类、像素级分割三件事情。 四、关键点 在图像处理中，关键点本质上是一种特征，在图像中用一个点表示物体特定部位的特征。它是对物体的一个固定区域或者空间物理关系的抽象描述，它不仅是一个点信息，更代表着关键点周围邻域特征的组合关系。 常见关键点有人脸关键点、人体骨骼关键点、标识关键点等。人脸关键点涉及人脸识别的相关场景，人体骨骼关键点可以应用于分析人体的行为动作，标识关键点则一般和智能驾驶等场景相关。 在自动驾驶当中，通过关键点检测可以识别人或者其他不可控障碍物的行为动作

进而预测其下一步动作及意图。在智能座舱系统中，通过人脸关键点 澳大利亚电话数据 的检测可以识别出驾驶人员的情绪、精神状态等。 其次，交通标志的关键点检测使得汽车能够感知交通环境下的各种标志信息。例如在自动泊车中，需要先检测出车位，然后通过关键点检测把车位的角点识别出来。通过车位的角点坐标信息，可以精确获取车位相对自车的位置信息，然后通过控制模块实现对自车的控制，实现自动泊车功能。因此，车位的关键点检测对自动泊车来说是非常重要的信息。 因为关键点检测的算法在不同场景下差异较大，而且方法众多，这里主要介绍两个基础检测方法，包括坐标点方法以及热力图方法。坐标点方法主要是发源自人脸关键点检测，用CNN提取特征，然后使用全连接层直接数值回归关键点的坐标。经典网络包括DeepPose、MTCNN等。 研究人员在研究人体关键点检测算法时发现，





照搬人脸关键点的暴力回归做法效果不太好，主要是由于人体的姿态动作变化较多，网络针对关键点的学习难度增大，而人脸的关键点基本在一个平面上相对稳定，内在规律比较简单，网络学起来也相对容易。 基于以上分析，研究人员进而提出使用热力图预测的方法，类似分割中的dense预测的思想，网络预测的结果也是一张热力图，通过对预测结果进行后处理提取关键点的坐标。经典网络包括ourglass、Openpose、Simpleaseline、RNet等。 本文由 @ALICS 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载 题图来自Unsplas，基于CC协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。 赞赏 收藏 点赞 更多精彩内容，请关注人人都是产品经理微信公众号或下载App 分类算法 智能座舱 机器视觉 算法 分享 ALICS 关注 智能座舱与MI设计 篇作品 总阅读量 为你推荐 在线会议的线下战场：补齐产业故事里的第一个短板 - 浏览 在线会议的线下战场：补齐产业故事里的第一个短板 XZ摇摆摇摆 - 浏览 XZ摇摆摇摆 实战指南 。