About how to get multi-person 2D pose estimation accuracy rating

[zhanghongyong123456]

How can 2-D pose estimation be realized in real time，Whether to use Openpose（https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose），Or any other way，I found this when I was testing

What measures do I need to take to prevent this from happening，Looking forward to your reply

[Arthur151]

您可以用中文描述问题

[zhanghongyong123456]

您可以用中文描述问题
不好意思，英文不太擅长，没有表达清楚，
您好，我想请问一下，
1.对于人体的二维姿态估计是如何实现实时的，是否使用openpose官方实现的，或者是其他方法，
2.我在测试一个视频时候，出现了上图的两种情况，
<1>.姿态估计手臂不在正确的位置，
<2>.在视频中有些帧丢失了目标，例如坐椅子的人没有得到三维人体。
这个有什么提高或者解决的办法吗，期待您的回复

[Arthur151]

ＲＯＭＰ同时估计了３Ｄ人体网格和相机参数，从３Ｄ人体网格，我们可以回归出３Ｄ　ｐｏｓｅ，也就是三维骨架，然后利用估计的相机参数，将三维骨架投影回图片中，就可以获得２Ｄ姿态了。ＲＯＭＰ就是要恢复图片中人体的大部分信息，可以说２Ｄ姿态是ＲＯＭＰ的副产物。
对于漏检，可以考虑适当降低lib/config.py中的centermap_conf_thresh, 比如降到0.1．

[zhanghongyong123456]

ＲＯＭＰ同时估计了３Ｄ人体网格和相机参数，从３Ｄ人体网格，我们可以回归出３Ｄ　ｐｏｓｅ，也就是三维骨架，然后利用估计的相机参数，将三维骨架投影回图片中，就可以获得２Ｄ姿态了。ＲＯＭＰ就是要恢复图片中人体的大部分信息，可以说２Ｄ姿态是ＲＯＭＰ的副产物。
对于漏检，可以考虑适当降低lib/config.py中的centermap_conf_thresh, 比如降到0.1．

哦哦，>我以为您的项目和这个项目（https://github.com/zju3dv/EasyMocap）思路一样呢，用二维姿态去估计三维姿态的，您的项目是直接得到三维姿态（不需要不借助二维姿态实现），对于二维姿态仅仅是顺带实现，是这样吗？

对于漏检我尝试修改一下配置。
对于rtsp:https://admin:[email protected]:554Streaming/Channels/101"视频流如何修改配置，我修改了video.yml中input_video_path，发现没有实现视频流读取。通常我在python中使用这个可以读取视频流cap = cv2.VideoCapture("rtsp:https://admin:[email protected]:554Streaming/Channels/101")，咱们项目是如何实现视频读取的。
我能问一下，对于多人的实时3D估计大概什么时候发布
再次感谢您的项目，期待您的回复

[Arthur151]

二维姿态只是估计了图片中三维人体信息和相机信息的副产物。
您的这个是网络摄像头吧，我猜？网络摄像头的用法请参见
多人的版本很快就发布了。当前开源的版本主要是卡在可视化速度上，无需可视化的话已经实时了。后面的开源的只是优化了可视化的速度，模型没变

[zhanghongyong123456]

二维姿态只是估计了图片中三维人体信息和相机信息的副产物。
您的这个是网络摄像头吧，我猜？网络摄像头的用法请参见

是的是的，是网络摄像头，
我设置了centermap_conf_thresh = 0.1 仍然有失帧现象，并且在空白地方出现小的三维人体，这正常吗

[Arthur151]

我试着在后面的模型里优化这些问题吧。目前第一版模型只能做到这个程度了。

[zhanghongyong123456]

我试着在后面的模型里优化这些问题吧。目前第一版模型只能做到这个程度了。

嗯嗯，好的，期待您的更新，
请教您一个其他的问题，有没有二维姿态估计实时的实现，类似于openpose 基于tensorRT 加持的实现，我使用官方的openpose 进行估计只能得到10fps，达不到实时。

[Arthur151]

https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose
国产精品～

[Arthur151]

抱歉，这方面不太清楚。我觉得各个方法都有自己的优势，AlphaPose挺不错的，使用很方便。

[zhanghongyong123456]

抱歉，这方面不太清楚。

嗯嗯，感谢您的及时回复，嗯嗯，我的口误，我去试试，期待您项目的后续更新。

[zhanghongyong123456]

。而且最好不要这么评价人家辛苦开
我删除了那个评论，对于这方面我也没有实际测试过，只是道听途说说，所以你说的对，我没有资格作出任何评价，同时也感谢开源的大神们.

[Arthur151]

客气了，我也是学习前人开源项目慢慢研究的，国内的开源氛围很不错，期待你的开源工作。

[zhanghongyong123456]

客气了，我也是学习前人开源项目慢慢研究的，国内的开源氛围很不错，期待你的开源工作。

跟随大佬的脚步，期待未来也能为开源出一份力