人体姿态估计是计算机视觉领域的一个重要研究方向，作为当下的研究热点，它旨在对人体骨架关节点进行准确提取并构建人体骨架模型，为计算机理解和模拟人类行为提供了重要的基础。。并在很多实际应用中得到了广泛应用，包括人机交互、姿势识别、动作分析、运动捕捉、虚拟现实和增强现实等领域。
早期的方法主要基于手工设计的特征和传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）。这些方法通常依赖于手工提取的特征，如边缘、纹理和颜色信息，但在复杂的场景和变化的环境中表现不佳。
随着深度学习的兴起，特别是卷积神经网络（CNN）的成功应用，人体姿态估计取得了重大的突破。使用CNN可以直接从原始图像数据中学习特征表示，避免了手工设计特征的困扰。尤其是堆叠沙漏网络（Stacked Hourglass Networks）和卷积神经网络组合模型（Convolutional Pose Machines Combined，CPM-CNN），这些方法通过堆叠多个卷积网络和跳跃连接来提高准确性，并且能够处理遮挡和复杂动作。
除了单人姿态估计，多人姿态估计也成为研究的焦点。通过将关节和人体实例进行关联和跟踪，多人姿态估计方法可以在复杂的多人场景中同时估计多个人的姿态信息。一些方法基于顶点关联图（Graph）和图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）来实现多人姿态估计。
5月25日，我们邀请沃恩智慧金牌讲师、在姿态估计的相关研究方面有丰富经验及多篇论文发表的Frank老师，为大家梳理人体姿态估计的前世今生。
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目前，人体姿态估计仍然存在许多可以继续探索和改进的方向。
实时性能改进：目前的人体姿态估计算法在实时性能方面仍存在一定的挑战。提高算法的实时性能是一个重要的研究方向，可以通过优化算法、改进模型结构、使用硬件加速等方法来实现。
复杂环境下的鲁棒性：现有的人体姿态估计算法对于复杂环境中的干扰（如遮挡、光照变化、背景干扰等）表现不佳。研究人员可以探索新的特征表示方法、强化学习等技术来提高算法的鲁棒性，使其在各种环境条件下都能准确估计人体姿态。
多人姿态估计：目前的研究主要关注单个人体的姿态估计，而在多人场景下的姿态估计仍然是一个具有挑战性的问题。研究人员可以尝试开发适用于多人的姿态估计算法，包括对多个人体进行关联和跟踪、解决遮挡问题等。
姿态估计的细粒度问题：当前的人体姿态估计主要关注关节位置的估计，但对于更细粒度的问题，如手指关节的位置、人体部分的形状等，研究相对较少。进一步研究人体姿态的细粒度问题可以为更多应用场景提供有用的信息。
数据集和评估指标：人体姿态估计领域需要更多丰富多样的数据集来推动算法的发展。此外，还需要更准确和全面的评估指标，以便比较和衡量不同算法的性能。
同时向大家推荐一个人体关键点检测科研项目小班。研究课题为《深度学习人体关键点检测和姿态识别》。小班由沃恩智慧金牌导师，中科院博士Shawn老师主讲。人体关键点检测、姿态识别感兴趣或者未来想要进入大厂的相关部门的同学，都可以来了解一下。
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人体关键点检测（Human Keypoint Detection）又称为人体姿态识别，旨在准确定位图像之中人体关节点的位置，是动作识别、行为分析、人机交互的前置任务。作为当前计算机视觉热门研究领域之一，人体姿态识别有着大量的落地场景和广阔的应用前景，可期的场景应用有步态识别、体感游戏、AI 美体、虚拟现实、增强现实、康复训练、体育教学等等。学习基于深度学习的人体关键点检测可以快速地入门现在非常火热的人工智能，对该领域的基本框架和方法有基本了解。
·中科院博士
·研究领域为计算机视觉，语义分割，自动驾驶感知，遥感图像，机器学习
·在商汤科技，地平线和晨曦科技做过研究员，拥有丰富的工业界经历
·以第一作者在CCFA/B类期刊会议和一区二区trans期刊发表论文8篇，总共发表论文20余篇
·担任CVPR、ECCV，AAAI，IJCAI，ACM MM，TCSVT，TGRS，ICASSP，ICPR等会议和期刊的审稿人
·发表专利和软件著作权6部
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对于科研er，创新点无疑是论文的灵魂。实际上，99%的论文创新点都是这么来的——
了解前沿研究是找到创新点的基本步骤。对于人工智能领域的研究者来说，了解最新的研究进展、当前的研究趋势和热点话题是非常重要的。
人工智能领域的顶级会议和期刊，如NeurIPS、ICML、CVPR等，是了解最新研究进展的重要渠道。
在了解前沿研究的基础上，接着需要寻找研究空白。这包括已有研究中未解决的问题、未被深入探讨的领域、尚未研究过的数据集等。这些研究空白可能是大家寻找创新点的重要来源。
为了寻找研究空白，你需要对已有研究进行深入的分析和思考。可以通过阅读文献综述、看研究方向的细节、参加研讨会等方式，找到一些未被解决的问题或者未被深入探讨的领域。
在找到研究空白的基础上，接着需要提出新的问题。这些问题应该是基于前沿研究和研究空白的基础上，具有一定的挑战性和实际应用价值。通过提出新问题，可以找到新的研究方向和创新点哦~
提出新问题需要对前沿研究和研究空白进行深入的分析和思考。需要思考如何从已有的研究中提取出新的问题，以及这些问题的研究意义和应用价值。
同时，大家也同时考虑如何解决这些问题，并寻找创新的解决方法。例如，如果你发现当前的图像分割算法不能很好地处理医学图像，那么你可以提出一个新问题：
如何利用深度学习技术更好地处理医学图像中的分割问题？这个问题既有一定的挑战性，也有很高的实际应用价值。通过解决这个问题，你可以为医学图像分割领域做出贡献，并发掘新的研究方向和创新点。
又如，如果你发现当前的对话系统不能很好地处理多轮对话，那么你可以提出一个新问题：如何设计一种新的对话系统，可以更好地处理多轮对话，并具有良好的用户体验？
这个问题同样具有一定的挑战性和实际应用价值，通过解决这个问题，你可以为对话系统领域做出贡献，并发掘新的研究方向和创新点。
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论文的创新基本可以从两方面入手：
1、原理创新：比如模型创新，如YOLO、R-CNN或是智能优化算法（粒子群）等；再比如模型改进，如常规卷积和深度可分离卷积，但这一系列难度较大，不适合小白哦
2、应用创新：这很好理解，比如Vision Transformer，原来的Transformer是在自然语言处理上面应用的，后来被迁移到了计算机视觉中，小伙伴们在写论文的时候也可以尝试把其他领域上的模型应用到自己的模型身上哦~
实验验证也是寻找创新点的必要步骤。实验验证可以验证提出的新问题、创新方法的有效性和实际应用价值，同时也可以发现一些意想不到的结果和创新点。
实验验证需要大家具备一定的实验设计和分析能力。你需要设计合适的实验方案，收集和分析实验数据，并从中发现新的创新点。实验结果可以为研究工作提供有效的证据和支持。
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