最精准！上海交大开源姿态估计和跟踪系统AlphaPose

上海交通大学 MVIG 实验室刚刚开源了 AlphaPose ，这是一个精准的多人姿态估计系统，是首个在 COCO 数据集上可达到 70+ mAP（72.3 mAP，高于 Mask-RCNN 8.2 个百分点），在 MPII 数据集上可达到 80+ mAP（82.1 mAP）的开源系统。为了能将同一个人的所有姿态关联起来，AlphaPose 还提供了一个称为 Pose Flow 的在线姿态跟踪器，这也是首个在 PoseTrack 挑战数据集上达到 60+ mAP（66.5 mAP）和 50+ MOTA（58.3 MOTA）的开源在线姿态跟踪器，精准度高于现有技术的最好结果。

Demo 

AlphaPose 支持多人关键点检测，可输入图像和视频，并在检测完成后以多种格式输出，包括 PNG、JPG、AVI、JSON 等等。目前仅支持 Ubuntu 系统。

姿态估计测试结果

COCO test-dev 2015：

MPII full test set：

姿态跟踪测试结果（代码即将发布）

Multi-Person Pose Estimation (mAP)

Pose Tracking (MOTA)

了解更多，可前往查阅相关论文。