Pose Estimation
基准测试列表
该任务相关的所有基准测试列表
-4
最佳模型： Nate
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brace
最佳模型： HRNet fine-tuned on BRACE
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coco
最佳模型： I²R-Net (1st stage:HRFormer-B)
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coco-2017-val
最佳模型： LOGO-CAP (Ours) HRNet-W48
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coco-minival
最佳模型： MSPN
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coco-test-dev
最佳模型： ViTPose (ViTAE-G, ensemble)
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coco-val2017
最佳模型： MogaNet-B (384x288)
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crowdpose
最佳模型： BUCTD-W48 (w/cond. input from PETR, and generative sampling)
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densepose-coco
最佳模型： Parsing R-CNN + ResNext101
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flic-elbows
最佳模型： Stacked Hourglass Networks
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flic-wrists
最佳模型： Stacked Hourglass Networks
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inloc
最佳模型： GIM-DKM
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itop-front-view-1
最佳模型： AdaPose
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itop-top-view
最佳模型： DECA-D3
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j-hmdb
最佳模型： SimpleBaseline + HANet
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kitti-2015
最佳模型： GeoNet
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leeds-sports-poses
最佳模型： OmniPose
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merl-rav-dataset
最佳模型： SPIGA
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mpii
最佳模型： OmniPose (WASPv2)
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mpii-human-pose
最佳模型： PCT (swin-l, test set)
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mpii-single-person
最佳模型： 4xRSN-50
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ms-coco
最佳模型： UniHCP (finetune)
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ochuman
最佳模型： HQNet (ViT-L)
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pix3d
最佳模型： Mid-Level based
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salsa
最佳模型： SubdivNet
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uav-human
最佳模型： AlphaPose
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upenn-action
最佳模型： OmniPose
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300w-full
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3dpw
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aic
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apollocar3d
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