关键点检测
关键点检测，也称为关键点定位或地标检测，是一项计算机视觉任务，涉及识别和定位图像中目标的特定兴趣点。在计算机视觉任务中，关键点可以表示人体关节、人脸标志点或目标上的显著点。Computer Vision Toolbox™ 支持使用高分辨率深度学习网络 (HRNet) 进行基于深度学习的目标关键点检测。HRNet 基于卷积神经网络 (CNN)。有关 HRNet 关键点检测器的详细信息，请参阅Getting Started with HRNet。
关键点检测提供有关图像中目标或实体的位置、位姿和结构的基本信息，在诸如以下各项的计算机视觉应用中起着关键作用:
位姿估计
目标检测和跟踪
人脸分析
增强现实
您还可以训练自定义目标关键点检测器，或使用迁移学习修改预训练关键点检测器并针对您的应用进行微调。有关迁移学习的详细信息，请参阅深度学习：用 10 行 MATLAB 代码实现迁移学习。
函数
主题
- Getting Started with HRNet
Learn high resolution network (HRNet) basics.
- 在 MATLAB 中进行深度学习 (Deep Learning Toolbox)
通过使用卷积神经网络进行分类和回归来探索 MATLAB® 的深度学习能力，包括预训练网络和迁移学习，以及在 GPU、CPU、集群和云上进行训练。
精选示例
Hand Pose Estimation Using HRNet Deep Learning
Detect keypoints in a human hand and estimate the hand pose using the HRNet deep learning network.
Multi-Object Tracking and Human Pose Estimation
Detect multiple people, track them, and estimate their body poses in a video by using pretrained deep learning networks and a global nearest-neighbor (GNN) assignment tracking approach.
Deep Learning-based Human Pose Estimation for Squat Analysis
Use pretrained deep learning networks to estimate human body pose and perform squat analysis.
Spacecraft Pose Estimation Using HRNet Keypoint Detector and PnP Solver
Estimate keypoints and pose of spacecraft.
