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计算机视觉原理与实践第七章人体关键点检测CONTENT目录

01定义与应用场景02实现方法03常用数据集04实验姿态识别互动机器人人体关键点检测的实现方法：1.自顶向下2.自底向上课前回顾常用数据集03MPII数据集MicrosoftCOCO数据集

常用数据集常用数据集：

常用数据集1.MPII数据集MPII数据集是一个单人和多人的标注过的图片数据集，常用于单人检测场景。该数据集包含约25K图像，其中包含超过4万名带注释的人体关键点的人。总体而言，数据集涵盖410种人类活动，并且每个图像都带有活动标签。此外，对于测试集，还有更丰富的注释，包括身体部位遮挡以及3D躯干和头部方向。

常用数据集MPII数据集16个关键点标注：0-Rankle,1-Rknee,2-Rhip,3-Lhip,4-Lknee,5-Lankle,6-pelvis,7-thorax,8-upperneck,9-headtop,10-Rwrist,11-Relbow,12-Rshoulder,13-Lshoulder,14-Lelbow,15-Lwrist

常用数据集MPII人体姿态数据集：标注数据使用mat的struct格式，对于人体关键点检测，使用行人框，人体尺度为除以200像素高度后的值，提供16个关键点坐标及其是否可见的信息。常用数据集MPII数据集MicrosoftCOCO数据集03

常用数据集2.MicrosoftCOCO数据集MicrosoftCOCO数据集合，简称COCO数据集合，是一个标注过的图片数据集，主要应用于多人人体关键点检测，可用于目标检测、分割和描述生成等。提供约59K张图，共有156K个人像，1.7M个人体关键点数据。

常用数据集COCO数据集17个关键点标注：0-nose,1-Leye,2-Reye,3-Lear,4-Rear,5-Lshoulder,6-Rshoulder,7-Lelbow,8-Relbow,9-Lwrist,10-Rwrist,11-Lhip,12-Rhip,13-Lknee,14-Rknee,15-Lankle,16-Rankle

常用数据集MicrosoftCOCO数据集合中，平均一幅图像2个人，最多有13个人。具体情况如图所示：

常用数据集图像复杂性的基准：（1）待检测的目标被干扰物体遮挡；（2）待检测的目标之间相互遮挡。人体关键点复杂性情况分布如图所示：本节小结

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