我是ML领域的新手，并且对计算机视觉有疑问。为什么面部检测和物体检测软件（例如Instagram的面部过滤器）可以在我们的智能手机上以30-60 FPS的速度平稳运行，而姿势估计软件（例如OpenPose）却难以以10 FPS以上的速度处理实时视频（规格不错）太）？
如果我错了，请纠正我，但是Snapchat的软件可以跟踪您的脸，直到光线不足和突然突然移动为止，并且可以通过姿势估计来完成此操作，但是需要更好/更多的GPU并以较低的FPS运行。
什么是用于实时姿势估计的最快类型的神经网络？什么组件组成了可以实时准确预测人的姿势的强大神经网络？
甚至有可能执行一些计算并仍然获得相对较高的FPS？
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纯粹的检测总是很慢。最常见的解决方法是使用检测->跟踪->更新框架。
在显示线程中，视频以恒定30 fps的速度显示。
在后端，您的姿势检测功能会不断更新到姿势模型（例如通过EKF或其他方式进行预测）。 EKF能够在30 hz处输出对应于显示螺纹频率的模型。在这之间，如果您要进行面部更新，则还可以更新相关的面部模型以局部预测具有较大差异的小步长/基线姿势运动。在关键姿势更新步骤中，给此更新小的变化以执行主要更新。
关于machine-learning - 为什么姿势估计器这么慢？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/56389553/