附PPT | 数字孪生体挑战赛第3次培训活动成功举办

2022年1月5日，中科院大学教授，云计算与智能信息处理实验室主任徐俊刚为参与第三届数字孪生体挑战赛的团队做了在线培训，主题为《基于深度学习的人体姿态识别入门》，这是人体姿态系列培训之一，同时也是第三届数字孪生体挑战赛系列之三。

徐老师对深度学习在计算机视觉领域的应用做了介绍，分为基础任务和高级任务，前者包括图像分类、目标检测、图像分割和图像回归等，后者应用领域有人脸识别、行人检测和重识别、目标跟踪、姿态估计、异常行为检测、产品缺陷检测。

然后围绕姿态估计原理与常见算法做了较为详细的分析，包括DeepPose、Stacked Hourglass、Alpha Pose、OpenPose等姿态估计方法，并对常用的LSP、FLIC、MPII和MSCOCO等数据集做了介绍。

最后结合到常用的动作识别目标，介绍了双流CNN和融合（Fusion），同样还对常用UCF-101、HMDB-51和Kinetics等数据集做了推介。

当徐老师分享完成之后，精彩的交流讨论开始了。

参与本次培训活动的人员有六十多人，大家对人体姿态和动作识别非常关注，特别是数字孪生体挑战赛提供了挑战大家创新的机会。

部分学员提出了计算能力、应用场景以及产业化等问题，徐老师耐心进行了回答，推荐了《深度学习入门：基于Python的理论与实现》（工程）和《神经网络与深度学习》（理论）两本书，作为参赛团队进一步深入学习深度学习和人体姿态相关知识的参考。

为了不断促进参赛团队提升创新能力，吸引更多的具有创新能力的团队参赛，第三届数字孪生体挑战赛组委会将继续组织培训活动，敬请大家关注。

附：基于深度学习的人体姿态识别入门