1. AlphaPose背景介绍
AlphaPose是一个用于人体姿态估计的开源工具。人体姿态估计在计算机视觉中是一个核心问题，它旨在定位并识别图像或视频中的人体关键点和骨骼结构。在许多应用中，如动作识别、行为分析、虚拟现实和增强现实，人体姿态估计都发挥着重要作用。
2. 基本思路
姿态估计有自顶向下（top-down）和自底向上（bottom-up）的两种策略。其中：
- 自顶向下策略首先检测图像中的人物实例，然后对每个实例进行姿态估计。
- 自底向上策略首先检测图像中的所有关键点，然后将这些关键点分组到各个个体实例中。
AlphaPose的整体思路是一种自顶向下的多人姿态估计方法。具体来说，它的整体流程如下：
- 人体检测：首先，AlphaPose使用人体检测器（如Faster R-CNN）在输入图像中检测出人体的边界框（Bounding Box）。这些边界框用于确定图像中人体的位置。
- 单人姿态估计：接下来，对于每个检测到的人体边界框，AlphaPose会独立地进行单人姿态估计。它使用了一种称为单阶段多分支网络（Single-Stage Multi-Branch Network）的结构，该网络可以同时预测人体的关键点和骨架。
- 关键点检测：在每个边界框内，AlphaPose会预测一系列关键点（Keypoints）的位置，这些关键点对应于人体的各个部位，如头部、肩部、肘部等。通过检测这些关键点的位置，可以确定人体的姿态。
- 骨架连接：最后，AlphaPose会将预测到的关键点连接起来，形成人体的骨架结构。这样就完成了对图像中每个人的姿态估计。
3. 使用的主干网络和Neck
- 主干网络：AlphaPose使用了一些现代深度学习网络作为其主干网络，例如ResNet。这些网络为AlphaPose提供了强大的特征提取能力。
- Neck：在网络结构中，Neck通常指的是连接主干网络和输出层之间的部分。在AlphaPose中，Neck可能涉及多种技术，如特征金字塔网络（FPN）或其他增强特征的方法，以提高关键点检测的精度。
4. 应用场景
AlphaPose的应用场景广泛，包括但不限于：
- 动作识别：通过估计人体姿态，可以识别和分类人物的动作，如跑步、跳跃等。
- 行为分析：在监控视频中，通过姿态估计可以识别和分析人的行为，如异常行为检测、群体行为分析等。
- 虚拟现实和增强现实：在VR/AR应用中，通过实时的人体姿态估计，可以为用户提供更为自然的交互体验。
- 体育训练和分析：在体育领域，姿态估计可以用于运动员的动作分析和训练辅助。
- 健康护理：通过姿态估计，可以监测和分析老年人的日常活动，为其提供健康建议和警报。
- 人机交互：在智能家居或机器人交互中，姿态估计可以帮助机器理解和预测人的动作和意图，提高交互的自然性和效率。
5.demo展示
使用的主干网络是yolov5s，运行的平台是RK3588，里面的demo视频效果还算不错。
alphapose_yolov5s
 |
 |
 |
 |
 |
