Социально-методический центр поддержки СО НКО Московской области

ЛСП (Олег Савченко) – биография, фото, личная жизнь, жена и дочь, рост и вес, слушать песни онлайн 2023

Биография ЛСП

ЛСП – творческий псевдоним белорусского певца, рэпера и автора песен Олега Савченко. Это аббревиатура от английского «Lil’ Stupid Pig», что означает «маленькая глупая свинья». Творчество ЛСП любят за бережное отношение к тексту, который пестрит неожиданными литературными приемами.

Музыкант ЛСП (Олег Савченко)

Детство и юность

Олег Вадимович Савченко родился 10 июля 1989 года в Витебске. Родители Савченко – журналисты. Практически с самого детства он был уверен, что станет артистом. «Это казалось невозможным, но на уровне подсознания я был четко уверен, что все выгорит», – вспоминал Олег. Некоторое время он осваивал игру на фортепиано, но в какой-то момент на первое место встало увлечение поэзией.

Рэпер ЛСП в детстве

Своим первым кумиром Олег называет Андрея Губина. В старшей школе парень заинтересовался рэпом и творчеством Тимати, которого увидел на «Фабрике звезд», Децла, группы Bad Balance и американских хип-хоп музыкантов.

После окончания школы Савченко поступил в Минский государственный лингвистический университет и получил диплом по специальности «лингвист-преподаватель». Студенческие годы были отмечены финансовыми проблемами, он жил на 100-150 долларов в месяц, но не бросал увлечение музыкой.

Музыка

В 2007-2008 году Олег выпустил несколько первых демозаписей, а также поучаствовал в командном баттле hip-hop.ru в составе команды «ШRec Pro», в которую также вошел Макс Корж. В 2009 году состоялся выпуск совместного с рэперами Deech и Maxie Flow мини-альбома «Без апелляций».

Осенью 2011 года вышел дебютный сольный мини-альбом Олега «Видеть цветные сны», в который вошли 5 треков и 1 ремикс. Тогда же вышел и его первый клип на песню «Хиппи».

ЛСП — Хиппи

В середине следующего года началось тесное сотрудничество Савченко с продюсером Романом Сащеко, известным под псевдонимом Рома Англичанин, который до этого выступал в панк-группе GreenChe, а на тот момент занимался студийной деятельностью. Музыканты основали дуэт ЛСП: Олег сочинял тексты песен, а Роман делал «экзистенциальный» бит. Первым результатом их совместной работы стал трек «Номера».

ЛСП и Рома Англичанин

В период с 2014 по 2017 годы дуэт выпустил четыре альбома – «ЁП», «Виселицца» (отсылка к песне петербургской панк-группы «Химера»), «Magic City», «TragicCity», а также мини-альбомы «Romantic Collection» и «Кондитерская» (совместно с клауд-рэпером Pharaoh). Альбомы ЛСП включили несколько ремиксов и кавер-версий песен известных отечественных и зарубежных рэперов. И не только рэперов – например, в 2013 году вышел кавер на песню «Дурак и молния» группы «Король и шут».

Ребята сотрудничали с такими музыкантами, как Yung Trappa, Оксимирон, Sil-A, Саша Скул, Big Russian Boss, Davip и др. Несколько композиций стали лидерами топов русскоязычных песен по версии различных влиятельных каналов. Также в творческой копилке музыканта – участие в хип-хоп-схватке «Versus Battle» против завсегдатая баттла Meowizzy.

Сходить на баттл ЛСП посоветовал Оксимирон, позднее Олег отмечал, что сам не понял, зачем терял там свое время.

ЛСП и Oxxxymiron

В 2014 году Олег начал сотрудничать с агентством Booking machine, директором которого стал Оксимирон, позже записал совместную с ним песню «Мне скучно жить». Летом 2015 года сотрудничество прекратилось из-за недовольства работой агентством – после подписания контракта концертов стало меньше, утверждал Савченко в интервью.

Весной 2016 года вышел трек Imperial, в одном из куплетов которого ЛСП поделился своим видением ситуации с Book Machine. Услышав его, Оксимирон дополнил песню своим видением ситуации, причем встал на защиту агентства.

ЛСП о треке «Imperial»

С 2016 года ЛСП не общается с Оксимироном. Позже он рассказал об истинной причине конфликта в одном из YouTube-шоу:

Причина всей истории — разный уровень чувства юмора. Я и Рома не стеснялись смеяться ни над чем, ни над кем. В первую очередь, над собой. У Мирона не было такого чувства юмора. Он мог смеяться над собой, как хочет, но если над ним смеялся кто-то другой — для него это переходило в плоскость оскорблений.

В июле 2017 года скончался Роман – обстоятельства смерти не были разглашены, но в СМИ появлялись предположения о том, что музыкант умер из-за проблем с наркотиками. После смерти музыканта в состав ЛСП для концертного тура «Tragic City Tour» вошли Den Hawk и Пётр Клюев, с которыми Олег работал до этого неоднократно.

Летом 2017 году Рома Англичанин умер

В октябре Савченко опубликовал клип на песню «Тело», посвященный скончавшемуся другу, а также стал музыкальным гостем в шоу «Вечерний Ургант». Вскоре музыкант отрыл продажу продукции с символикой ЛСП – в продаже появились футболки, толстовки, кепки с логотипом музыканта и пр. В декабре 2017 года артист выпустил песню «Маленький принц», мелодия для которой была написана еще при жизни Англичанина.

ЛСП — Тело

В феврале 2018 года Савченко выпустил клип на ремикс на композицию рэпера Face «Baby», в котором появился белорусский влогер Приятный Ильдар. В марте 2018 года Олег совершил концертный тур «Helland Back tour».

ЛСП — Бэйби (Remix)

Личная жизнь ЛСП

В июле 2018 года Олег ЛСП женился. С женой он был знаком уже давно. Владислава Амелькова во всем поддерживала его.

Олег ЛСП и его жена Влада Амелькова

В ноябре 2019 года у них родилась дочь. Малышке дали имя Ариана.

Олег ЛСП с женой и дочкой

Рост музыканта — 181 см.

Во время политического кризиса в Беларуси после выборов президента в августе 2020 года Олег ЛСП поддержал протестующих:

Горжусь своей страной, своим народом, своими людьми. Я горжусь малышом, что несет цветок омоновцу, который вчера вполне вероятно избивал чьих-то отцов. Горжусь женщинами, которые выходят за наши общие интересы, зная, что сегодня для толерантных дубинок силовиков гендер уже не имеет значения. Горжусь водителями, которым разбивают головы и автомобили за звуковые сигналы. Горжусь каждым — от тех, кто стоял за окнами избирательных участков и пытался хоть что-то в них разглядеть, до тех, кто вышел мирно выразить свой гражданский протест и погиб от побоев, колес спецтехники и пуль.

ЛСП сейчас

В 2020 году Олег выпустил два альбома после долгого молчания, вызванного смертью коллеги и друга. Первый, «Свиное рыло», преподносится как рэп-опера и рассказывает историю некоего Свина. Лирический герой вырос в Свинском Союзе и после его распада проходит суровую школу жизни: армия, бизнес, любовь, предательство, месть. Но если «Свиное рыло» мноиге слушатели всерьез не восприняли, то вышедший через неделю альбом One More City исправил ситуацию. Он – сюжетное продолжение Tragic City и тоже представляет собой единую композицию.

В 2021 году за короткий период несколько подростков покончили с собой под песню ЛСП «Номера», после чего музыкант решил удалить этот трек со всех площадок, несмотря на то, что это одна из его самых популярных композиций.

ЛСП (рэпер) — биография, новости, личная жизнь, фото, видео

ЛСП (LSP). Настоящее имя — Олег Вадимович Савченко. Родился 10 июля 1989 года в Витебске. Белорусский рэпер, автор песен, продюсер.

Олег Савченко родился 10 июля 1989 года в Витебске.

Его родители — журналисты.

С детства начал заниматься музыкой. Занимался с репетитором, обучался игре на пианино. В подростковом возрасте начал писать стихи.

Ему нравились песни Андрея Губина, позже на «Фабрике звезд» он обратил внимание на рэпера Тимати. Также слушал Децла, Bad Balance, Земфиру, Найка Борзова, «МультFильмы», «Мумий Тролль» и «Король и Шут».

Окончил филологический факультет МГЛУ по специальности «лингвист-преподаватель».

В возрасте 18 лет выпустил несколько своих песен, в т.ч. микстейп «Я всё понял!» и сборник Here We Come Again.

Сценический псевдоним LSP (ЛСП)

Использует сценический псевдоним LSP — от англ. Lil’ Stupid Pig. Сам он о происхождении псевдонима говорил, что у него много значений. «Однажды лет 10 подряд я смотрел в окно, это было, когда я учился в школе ещё. В общем, я смотрел в окно на солнце и стал ощущать в себе сраного баптиста, когда солнце заговорило со мной. Хоть я не понял ни… я из того, что оно сказало, и баптистом так и не стал, но в сердце осел солнечный символизм этих замечательных слов — Лучик сильнее пули. Не знаю, откуда бы им взяться, но аббревиатура пришлась мне по душе», — говорил он.

В других интервью: «У нас в Беларуси есть группа «Разбітае сэрца пацана». Ну типа, понятно. А вот мы недавно осознали, что ЛСП — это, наверно, «Любящее сердце пацана«. Ещё не «Разбитое»»; «Моя любимая расшифровка — «Лучше спросите попозже«»; «»ЛСП» — Лжи, страсти и пороки»; «ЛСП — Ликвидируй свой пробел»; «Любовь, семья, потомство».

Олег Савченко в детстве с родителями

Музыкальное творчество ЛСП (Олега Савченко)

В 2007-2008 годах ЛСП участвовал в 6-м командном батле hip-hop. ru в составе дошедшего до 2-го раунда коллектива «ШRec Pro», где также числился Макс Корж, а также в 8-м официальном батле hip-hop.ru, где Олег дошёл до 4-го раунда. В том же 2008 году начал записывать песни, которые впоследствии войдут в мини-альбом «Видеть цветные сны», в т.ч. композиции «Маг» и «Улицы».

Под впечатлением альбома Канье Уэста 808s & Heartbreak он записывает первую версию песни «Ламбада».

14 июля 2009 года вышел совместный с Deech и Maxie Flow мини-альбом «Без апелляций», в который вошли три песни, три минусовки этих же песен и бонус-трек.

1 июля 2011 года состоялся релиз видеоклипа на песню «Хиппи». 16 сентября последовал выход дебютного сольного мини-альбома «Видеть цветные сны», состоящего из 5 песен и 1 бонусного ремикса. Продюсировали альбом Aes Genius, 614, Paul Pain, а также сам ЛСП.

В конце 2012 года Олег участвует в A-One Hiphop Battle.

6 марта 2013 года ЛСП выпускает песню «Больше денег». 17 апреля 2013 года вышел сингл «лилвэйн», посвящённый российской хип-хоп-культуре. 28 июля 2013 года Олег выпускает кавер-версию песни «Дурак и молния» российской группы «Король и Шут».

8 января 2014 года состоялся релиз альбома «ЁП», в который вошли 10 песен и 2 бонус-трека — трибьют лидеру группы «Король и Шут» Михаилу Горшенёву и кавер-версия песни «Truth Gonna Hurt You» Фьючера.

24 мая 2014 года состоялся релиз альбома «Виселицца» (название было взято из песни группы «Химера»), в который вошло 8 песен. Музыка на обоих альбомах по большей части была спродюсирована Ромой Англичанином. The Flow внёс «Виселиццу» в тройку лучших русскоязычных альбомов за 2014 год.

В сентябре 2014 года ЛСП по совету Оксимирона принял участие в санкт-петербургском хип-хоп-проекте Versus Battle. Его противником выступил завсегдатай батла Meowizzy. Сам выпуск вышел 19 октября 2014 года, победу в словесной дуэли одержал ЛСП. Сам о батле говорил: «До сих пор ума не приложу, зачем я потратил на это время».

31 октября 2014 года вышел микстейп Yung Trappa Jesse Pinkman 2. Из тринадцати песен на пластинке ЛСП поучаствовал в трёх — все они изначально готовились для совместного альбома исполнителей.

В песнях ЛСП используется автотюн. На момент релиза «Видеть цветные сны» в его музыке преобладало инди-звучание, а для вышедших в 2014 году «ЁП» и «Виселицца», как отмечал сам ЛСП, его напарником Ромой был создан уже «свой звук»: «я читаю, пою и мелодекламирую, смешиваются драм-н-бейс, дабстеп и хип-хоп». В творчестве образца 2015 года превалировало трэп-звучание.

3 февраля 2015 года у ЛСП выходит мини-альбом Romantic Colegtion. Две песни в нём — «СПВЛ» («Снова поверю в любовь») и «Силовое поле» (отрывок которой был продемонстрирован ещё в январе) — были спродюсированы Ромой Англичанином. «Силовое поле» редакция The Flow внесла в список лучших русскоязычных песен за 2015 год. Сам Олег выделил эту песню и назвал текст «Силового поля» одним из своих лучших творений.

19 июля 2015 года состоялся выход альбома Magic City. 16 июля 2015 года, в преддверии выхода альбома, был выпущен клип на ремикс песни «Безумие», оригинал которой значится на мини-альбоме российского рэпера Breezey Montana «Дар или проклятие», в котором ЛСП исполнил только припев.

22 апреля 2017 года был выпущен второй трек из будущего альбома — «Деньгинепроблема». 28 апреля 2017 состоялся релиз третьего номерного студийного альбома «ЛСП» Tragic City. Приглашённый исполнитель всего один — Лёха Никонов («ПТВП»). Песен — 13, в том числе ранее выпущенные синглы «Плевок в вечность» и «Деньгинепроблема».

20 мая вышел клип «Монетка», который стал самым просматриваемым видео ЛСП за всю историю существования проекта. Изначально песня «Монетка» готовилась к выходу на совместном мини-альбоме с Фараоном «Кондитерская», однако работа над треком была отложена, поскольку Голубину не понравился куплет Савченко.

30 июля 2017 года скончался участник проекта «ЛСП» Рома Англичанин. 2 октября 2017 года был опубликован видеоклип на песню «Тело». Трогательный видеоряд посвящён ушедшему из жизни Роме Англичанину и является своеобразным прощанием с ним. Роль Романа Сащеко в клипе исполнил петербургский видеоблогер Дмитрий Ларин. 14 декабря 2017 года вышла песня «Маленький принц» и анимационный клип на неё. Мелодия для этой песни была написана ещё при жизни Ромы Англичанина.

17 сентября ЛСП, Feduk и Егор Крид представили совместный сингл «Холостяк». В треке каждый артист исполняет по куплету; также ЛСП и Карандаш отвечают за припевы и музыку соответственно. Премьера состоялась в эфире шоу «Вечерний Ургант».

15 декабря 2018 на официальном ютьюб-канале ЛСП был опубликован 20-минутный художественный фильм «Ирония судьбы, или Tragic City». В картине прозвучали песни ЛСП «Деньги не проблема», «Bullet», «Белый танец» и «Воскресение», а также «30 лет как мёртв» группы «макулатура», вокалист которой исполнил в короткометражке одну из главных ролей наряду с самим Олегом. По сюжету фильма некий Гарик (Филипп Грабовецкий) решает спасти свою сестру (Диана Возчикова), «тонущую в порочном водовороте» города Трэджик-Сити и решившую работать на местного преступного воротилу Ская (Олег Савченко).

19 декабря 2019 года вышел сингл ЛСП и Pharaoh «Амнезия».

11 сентября 2020 года ЛСП выпустил рэп-мюзикл «Свиное рыло».

18 сентября 2020 года состоялся выход альбома One More City, в который вошло 15 песен, среди которых одна совместная — «Амнезия» с Pharaoh — и трибьют Роме Англичанину «Вспоминай». В поддержку альбома в день его выхода было выпущено музыкальное видео «Мамонтёнок».

В 2021 году ЛСП представил композиции «Есть деньги нет чувств», «Грязные танцы», «Солнце золотое» и др.

Dose, ЛСП — Солнце Золотое

Общественно-политическая позиция ЛСП (Олега Савченко)

В августе 2020 года во время акций протестов по всей Белоруссии, произошедших после выборов президента страны, Олег Савченко поддержал протестующих.

В своем Инстаграм* (*данная соцсеть запрещена в РФ и принадлежат компании Meta, которая признана в РФ экстремистской) он написал: «СМОТРЮ Смотрю на лица прохожих, которые вместо обычного озабоченного и печального выражения теперь транслируют молчаливый ужас. Смотрю в радужный экран телевизора, где рассказывают о какой-то другой, яркой, прекрасной, но нереальной стране, в которой все довольны и счастливы, где я с радостью жил бы и сам… только она дематериализуется, стоит отвернуться от телевизора. Смотрю в монитор, и вижу ужас, происходящий прямо сейчас в стране, где я родился, рос, прожил всю жизнь; раньше я только читал о подобном на уроках литературы, однако эта страна уже гораздо больше похожа на реальность, хотя и тут встречаются очевидные преувеличения и популистские уловки. Поэтому параллельно я

СЛУШАЮ

Слушаю людей — политологов, друзей, знакомых, которые вдруг начали говорить абсолютно разные вещи. Кто-то пытается сохранить нейтралитет, во многих жестокость пробудила праведный гнев, некоторые напротив — потеряли дар речи от ужаса. Самые же непонятные мне индивиды пытаются оправдывать насилие и возложить вину за страдания и смерть простых людей на них самих/деньги Запада/интриги Востока/иллюминатов/пришельцев/рептилоидов… Не знаю, чем продиктована такая позиция — общей необразованностью, повышенной внушаемостью, неспособностью к логическому мышлению или желанием выделиться — не важно, зато я знаю, что со многими из них мне больше не о чем разговаривать. И в эти, пожалуй, самые кошмарные дни нашей истории, меня спасает только одно — как сильно я

ГОРЖУСЬ

Горжусь своей страной, своим народом, своими людьми. Пишу эти слова, и впервые они для меня не выглядят скомканно и неискренне. Я горжусь малышом, что несет цветок омоновцу, который вчера вполне вероятно избивал чьих-то отцов. Горжусь женщинами, которые выходят за наши общие интересы, зная, что сегодня для толерантных дубинок силовиков гендер уже не имеет значения. Горжусь водителями, которым разбивают головы и автомобили за звуковые сигналы.

Горжусь каждым — от тех, кто стоял за окнами избирательных участков и пытался хоть что-то в них разглядеть, до тех, кто вышел мирно выразить свой гражданский протест и погиб от побоев, колес спецтехники и пуль. За каждого из них я

МОЛЮСЬ

Молюсь каждую ночь, едва начинаются очередные задержания и избиения, чтобы эта ночь стала последней. Молюсь, чтобы те, кто режиссирует этот ад, одумались и остановили геноцид собственного народа — не алкашей и наркоманов, не марионеток мифических кукловодов, не безработных — нет, наиболее активной, небезразличной и талантливой его части. Молюсь, чтобы те, кто еще не очнулся — очнулись; чтобы они смотрели своими глазами, а не через кривые зеркала идеологий, как провластных, так и оппозиционных, чтобы они слушали самих себя и свои сердца, а не чужие мнения и античеловеческие приказы; чтобы они гордились своим народов, а не ненавидели; чтобы защищали его, а не уничтожали.

Я молюсь, чтобы вторая партизанская война, накрывшая Беларусь спустя восемь десятилетий, не только воскресила из пепла нашу национальную гордость и самосознание (это уже свершившийся факт, глупо отрицать), но и позволила этому аисту гордо лететь над планетой, расправив свои белоснежные крылья. Потому что если жестокость не прекратится, мы, белорусы, просто исчезнем с лица Земли.

ОСТАНОВИТЕ НАСИЛИЕ. ЖЫВЕ».

Рост ЛСП (Олега Савченко): 181 сантиметр.

Личная жизнь ЛСП (Олега Савченко):

Жена — Владислава Амелькова. До свадьбы они длительное время состояли в отношениях. Поженились в июле 2018 года в кругу друзей и близких.

Жена рэпера Владислава, говоря о знакомстве с Олегом, назвала следующую расшифровку его творческого псевдонима ЛСП: «Лучший спутник принцесс».

16 февраля 2019 года у пары родилась дочь Ариана.

Олег Савченко и жена Владислава

Дискография ЛСП:

2011 — Видеть цветные сны
2014 — ЁП
2014 — Виселицца
2015 — Romantic Colegtion
2015 — Magic City
2016 — Кондитерская (совместно с Pharaoh)
2017 — Tragic City
2020 — Свиное рыло
2020 — One More City

Синглы ЛСП:

2011 — «Хиппи»
2012 — «Номера»
2012 — «Зачем мне этот мир»
2013 — «Больше денег»
2013 — «лилвэйн»
2013 — «Коктейль»
2014 — «Мне скучно жить» (ЛСП & Oxxxymiron)
2015 — «Сукажизнь» (ЛСП & D-Kay Drummasta)
2016 — «Плевок в вечность»
2016 — «16езумие»
2016 — «Джентельмен-шоу»
2017 — «Феникс»
2017 — «Деньги не проблема»
2017 — «Маленький принц»
2017 — «Тело» (Malk remix)
2018 — «Бейби» (remix)
2018 — «Маленький принц» (Ivan Starzev remix)
2018 — «Холостяк» (ЛСП, Feduk, Егор Крид)
2018 — «Холостяк» (сольная версия)
2019 — «Патрон» (ЛСП & 25/17)
2019 — «Автоплей»
2019 — «Золотой мальчик»
2019 — «Автоплей» (TuneCrashers remix)
2019 — «Маленький принц» (Malk remix)
2019 — «Никогда»
2019 — «Весновка — Ушача» (ЛСП & M’Dee)
2019 — «Сводим с ума» (Rigos & ЛСП)
2019 — «Парень с блока»
2019 — «Звезда» (remix)
2019 — «Амнезия» (ЛСП & Pharaoh)
2020 — «Стресс» (Saluki & ЛСП)
2020 — «Клюква» (remix; Pharaoh, «Грязь» & ЛСП)
2020 — «Дом хрустальный»
2020 — «10 негритят»
2020 — «Звёздная карта»
2021 — «Есть деньги нет чувств» (prod. Slava Marlow)
2021 — «Грязные танцы» (ЛСП & Nyusha)
2021 — «Королева бала»
2021 — «Солнце золотое» (Dose & ЛСП)

Видеоклипы ЛСП:

2011 — «Хиппи»
2012 — «Зачем мне этот мир»
2013 — «Truth Gonna Hurt You»
2013 — «Коктейль»
2014 — «Винегрет»
2014 — «Потерян и не найден»
2015 — «Безумие» (remix; при уч. Oxxxymiron)
2015 — «OK»
2017 — «Монетка»
2017 — «Тело»
2017 — «Маленький принц»
2018 — «Бейби» (remix)
2018 — «Холостяк» (при уч. Feduk, Егор Крид)
2018 — «Холостяк» (сольная версия)
2019 — «Автоплей»
2019 — «Золотой мальчик»
2019 — «Автоплей» (зомби-версия)
2019 — «Никогда»
2019 — «Парень с блока»
2020 — «10 негритят»
2020 — «Мамонтёнок»
2020 — «Биноколь»
2021 — «Есть деньги нет чувств»
2021 — «Грязные танцы» (при уч. Nyusha)

последнее обновление информации: 25.08.2021

Leeds Sports Pose — документация dbcollection 0.2.6 используя теги, показанные выше. Изображения были масштабированы таким образом, чтобы самый заметный человек был примерно 150 пикселей в длину. Каждое изображение снабжено аннотациями с 14 точками соединения. Слева и правые суставы последовательно маркируются с точки зрения человека.

Варианты использования

Обнаружение суставов человеческого тела.

Свойства

• имя : leeds_sports_pose
• ключевых слов : обработка изображений, обнаружение, позиция человека, ключевые точки
• размер набора данных : 264,2 МБ
• загружается : да

• задачи :

  • ключевые точки: (по умолчанию)

    • основное применение : обнаружение суставов человеческого тела
    • описание : Содержит файлы изображений и координаты ключевых точек частей тела для обнаружения суставов человеческого тела на изображениях
    • наборы : поезд, тест
    • Размер файла метаданных на диске : 473,7 КБ

    • имеет аннотации : да

      • который :

        • точки соединения кузова

  • ключевые точки_оригинал:

    • основное применение : обнаружение суставов человеческого тела
    • описание : Содержит файлы изображений и координаты ключевых точек частей тела для обнаружения суставов человеческого тела на изображениях
    • наборы : поезд, тест
    • Размер файла метаданных на диске : 396,0 КБ

    • имеет аннотации : да

      • который :

        • точки соединения кузова

Примечание

Задача keypoints_original по сути такая же, как keypoints , но содержит изображения в натуральную величину вместо кадров лиц.

Структура метаданных (HDF5)

Задача: ключевые точки

 /
├── поезд/
│ ├── image_filenames # dtype=np.uint8, shape=(1000,83) (примечание: строка в формате ASCII)
│ ├── keypoint_names # dtype=np.uint8, shape=(14,15) (примечание: строка в формате ASCII)
│ ├── ключевые точки # dtype=np.float, shape=(1000,14,3)
│ ├── object_fields # dtype=np.uint8, shape=(2,16) (примечание: строка в формате ASCII)
│ └── object_ids # dtype=np.int32, shape=(1000,2)
│
└── тест/
    ├── image_filenames # dtype=np.uint8, shape=(1000,83) (примечание: строка в формате ASCII)
    ├── keypoint_names # dtype=np.uint8, shape=(14,15) (примечание: строка в формате ASCII)
    ├── ключевые точки # dtype=np.float, shape=(1000,14,3)
    ├── object_fields # dtype=np.uint8, shape=(2,16) (примечание: строка в формате ASCII)
    └── object_ids # dtype=np.int32, shape=(1000,2)
 

Поля

• image_filenames : путь к файлу изображения+имя

  • доступно в : поезд, тест
  • тип : np. uint8
  • дополнено : True
  • значение заполнения : 0
  • примечание : строки хранятся в формате ASCII

• keypoint_names : имена соединений тела

  • доступен в : поезд, тест
  • тип : np.uint8
  • дополнено : True
  • значение заполнения : 0
  • примечание : строки хранятся в формате ASCII

• ключевые точки : координаты характерных точек

  • доступно в : поезд, тест
  • dtype : np.float
  • дополнен : False
  • значение заполнения : -1
  • примечание : формат ключевой точки [x1,y1,is_visible]

• object_fields : список имен полей списка идентификаторов объектов

  • доступно в : поезд, тест
  • тип : np. uint8
  • дополнено : True
  • значение заполнения : 0
  • примечание : строки хранятся в формате ASCII
  • примечание : ключевое поле ( имя поля агрегатор)

• object_ids : список идентификаторов полей

  • доступно в : поезд, тест
  • dtype : np.int32
  • дополнен : False
  • значение заполнения : -1
  • примечание : ключевое поле ( идентификатор поля агрегатор)

Задача: keypoints_original

 /
├── поезд/
│ ├── image_filenames # dtype=np.uint8, shape=(1000,83) (примечание: строка в формате ASCII)
│ ├── keypoint_names # dtype=np.uint8, shape=(14,15) (примечание: строка в формате ASCII)
│ ├── ключевые точки # dtype=np.float, shape=(1000,14,3)
│ ├── object_fields # dtype=np. uint8, shape=(2,16) (примечание: строка в формате ASCII)
│ └── object_ids # dtype=np.int32, shape=(1000,2)
│
└── тест/
    ├── image_filenames # dtype=np.uint8, shape=(1000,83) (примечание: строка в формате ASCII)
    ├── keypoint_names # dtype=np.uint8, shape=(14,15) (примечание: строка в формате ASCII)
    ├── ключевые точки # dtype=np.float, shape=(1000,14,3)
    ├── object_fields # dtype=np.uint8, shape=(2,16) (примечание: строка в формате ASCII)
    └── object_ids # dtype=np.int32, shape=(1000,2)
 

Поля

• image_filenames : путь к файлу изображения+имя

  • доступно в : поезд, тест
  • тип : np.uint8
  • дополнено : True
  • значение заполнения : 0
  • примечание : строки хранятся в формате ASCII

• keypoint_names : имена соединений тела

  • доступен в : поезд, тест
  • тип : np. uint8
  • дополнено : True
  • значение заполнения : 0
  • примечание : строки хранятся в формате ASCII

• ключевые точки : координаты характерных точек

  • доступно в : поезд, тест
  • dtype : np.float
  • дополнен : False
  • значение заполнения : -1
  • примечание : формат ключевой точки [x1,y1,is_visible]

• object_fields : список имен полей списка идентификаторов объектов

  • доступно в : поезд, тест
  • тип : np.uint8
  • дополнено : True
  • значение заполнения : 0
  • примечание : строки хранятся в формате ASCII
  • примечание : ключевое поле ( имя поля агрегатор)

• object_ids : список идентификаторов полей

  • доступно в : поезд, тест
  • dtype : np. int32
  • дополнен : False
  • значение заполнения : -1
  • примечание : ключевое поле ( идентификатор поля агрегатор)

Заявление об отказе от ответственности

Все права принадлежат первоначальным создателям Leeds Sports Pose .

Для получения информации о наборе данных и условиях его использования перейдите по этой ссылке.

Руководство по оценке позы человека, 2019 г. | Деррик Мвити

Фото Дэвида Хофманна на Unsplash

Оценка позы человека относится к процессу определения позы на изображении. По сути, это влечет за собой прогнозирование положения суставов человека на изображении или видео. Эту проблему также иногда называют локализацией суставов человека. Также важно отметить, что оценка позы имеет различные подзадачи, такие как оценка одной позы, оценка позы на изображении с большим количеством людей, оценка позы в людных местах и ​​оценка позы в видео.

Оценка позы может выполняться как в 3D, так и в 2D. Некоторые из приложений оценки позы человека включают:

• Распознавание активности
• Анимация
• Игры
• Дополненная реальность

вниз . По сути, при подходе «снизу вверх» обработка выполняется от высокого разрешения к низкому, а при обработке «сверху вниз» — от низкого к высокому разрешению.

Подход «сверху вниз» начинается с идентификации и локализации экземпляров отдельных людей с помощью детектора объектов ограничивающей рамки. Затем следует оценка позы одного человека. Подход «снизу вверх» начинается с локализации семантических сущностей, свободных от идентичности, а затем их группировки в отдельные экземпляры.

Теперь мы рассмотрим некоторые исследования, которые были проведены в попытке решить проблему оценки позы человека:

1. DeepPose: оценка позы человека с помощью глубоких нейронных сетей
2. Эффективная локализация объектов с помощью сверточных сетей
3. Оценка позы человека с итеративной обратной связью по ошибке
4. Стекированные сети песочных часов для оценки позы человека для оценки позы человека и отслеживания
5. RMPE: региональная оценка позы для нескольких человек
6. OpenPose: оценка позы для нескольких человек в режиме 2D с использованием полей сходства частей
7. Оценка позы человека для реальных сценариев с большим скоплением людей
8. DensePose: Оценка позы человека в плотной среде в дикой природе
9. PersonLab: Оценка позы человека и сегментация экземпляров с помощью геометрической модели встраивания снизу вверх, основанной на частях

6 Просеивание через всю шумиху машинного обучения, чтобы найти хорошие вещи утомительно. Позвольте нашим специалистам сделать всю тяжелую работу за вас. Подпишитесь на еженедельный обзор последних и лучших новостей в области глубокого обучения.

В этой статье предлагается использовать глубокие нейронные сети (DNN) для решения этой задачи машинного обучения. Авторами статьи являются Александр Тошев и Кристиан Сегеди из Google. Сама формулировка оценки позы представляет собой регрессию суставов на основе DNN. Авторы достигают современных результатов на стандартных тестах, таких как наборы данных MPII, LSP и FLIC. Они также анализируют эффекты совместного обучения многоступенчатой ​​архитектуре с повторным промежуточным наблюдением.

DeepPose: оценка позы человека с помощью глубоких нейронных сетей

Мы предлагаем метод оценки позы человека на основе глубоких нейронных сетей (ГНС). Оценка позы сформулирована…

arxiv.org

DNN способна фиксировать содержимое всех суставов и не требует использования графических моделей. Как видно ниже, сеть состоит из семи слоев. Слой пула, слой свертки и полносвязный слой являются частью этих слоев.

Слой свертки и полносвязный слой являются единственными слоями, которые имеют обучаемые параметры. Оба они содержат линейные преобразования, за которыми следует выпрямленная линейная единица. Сеть принимает входное изображение размером 220 × 220, а скорость обучения установлена ​​на 0,0005. Регуляризация отсева для полносвязных слоев установлена ​​на 0,6. Некоторыми из наборов данных, используемых в этой модели, являются Frames Labeled In Cinema (FLIC) и Leeds Sports Dataset.

источник

На рисунке ниже показана производительность модели по показателю «Процент правильных деталей» (PCP).

sourcesource

В этой статье предлагается архитектура ConvNet, которая предсказывает расположение суставов человека на монокулярных RGB-изображениях. Авторы этой статьи из Нью-Йоркского университета. Модель позволяет увеличить объединение, что повышает эффективность вычислений.

Эффективная локализация объектов с помощью сверточных сетей

С помощью глубоких сверточных сетей достигнуты самые современные результаты в оценке позы человеческого тела…

arxiv.org

Сначала сеть выполняет локализацию частей тела и выводит попиксельную тепловую карту с низким разрешением. Эта тепловая карта показывает вероятность возникновения стыка в каждом пространственном местоположении на изображении.

источник

В документе также представлена ​​сеть, которая использует функции из скрытого слоя из регрессионной модели тепловой карты для повышения точности локализации. Модель использует архитектуру ConvNet с несколькими разрешениями и реализует детектор скользящего окна, который имеет перекрывающиеся контексты для получения грубой выходной тепловой карты. Раздвижное окно обычно представляет собой прямоугольную коробку фиксированной высоты и ширины. Коробка скользит по изображению. Когда поле сдвигается, классификаторы пытаются определить, есть ли в этом разделе объект, представляющий интерес для текущей задачи.

source

На рисунке ниже показана полная архитектура модели, предложенная в этой статье. Эта архитектура реализована с помощью Torch7 и оценивается с использованием наборов данных FLIC и MPII-Human-Pose.

источник

Производительность модели оценивается с использованием стандартной меры PCK (процент правильных ключевых точек) в наборе данных FLIC и меры PCKh в наборе данных MPII.

sourcesource

В этой статье предлагается структура, которая расширяет выразительные возможности иерархических экстракторов признаков, включая как входные, так и выходные пространства. Это достигается путем введения обратной связи сверху вниз. Авторы этой статьи из Калифорнийского университета в Беркли.

Выходы не прогнозируются за один раз; однако используется самокорректирующаяся модель, которая возвращает прогнозы ошибок. Авторы называют этот процесс итеративной обратной связью по ошибкам (IEF). Модель дает отличные результаты в задаче оценки сочлененной позы на сложных тестах MPII и LSP.

Оценка позы человека с итеративной обратной связью по ошибке

Средства извлечения иерархических признаков, такие как сверточные сети (ConvNets), достигли впечатляющей производительности на…

arxiv.org

На рисунке ниже показана реализация итеративной обратной связи по ошибкам (IEF) для двухмерной оценки позы человека. На левой панели показано входное изображение I и начальное предположение ключевых точек Y0. Три ключевые точки здесь соответствуют правому запястью (зеленый цвет), левому запястью (синий цвет) и макушке головы (красный цвет). Функция f в этой архитектуре моделируется как сверточная нейронная сеть. Функция g преобразует положение каждой двухмерной ключевой точки в один гауссовский канал тепловой карты.

источник

Эту модель можно визуализировать с помощью этого математического уравнения слева.

источник

В таблице ниже представлены характеристики этой модели.

источник

В этой статье утверждается, что повторная обработка снизу вверх и сверху вниз с промежуточным наблюдением улучшает производительность предложенной ими сети. Сеть называется «песочные часы с накоплением» из-за последовательных процессов опроса и повышения дискретизации, которые выполняются для получения окончательных прогнозов. Авторы этой статьи из Мичиганского университета.

Стекированные сети песочных часов для оценки позы человека

В этой работе представлена ​​новая архитектура сверточной сети для задачи оценки позы человека. Особенности:…

arxiv.org

Сеть была протестирована на тестах FLIC и MPII Human Pose. Он обеспечивает повышение точности в среднем более чем на 2% для MPII для всех суставов и повышение точности на 4-5% для сложных суставов, таких как лодыжки и колени.

источник

Архитектура «песочные часы» предназначена для сбора информации в любом масштабе. Сеть выводит попиксельные прогнозы. В настройке сети есть слой свертки и слои максимального объединения, которые используются для обработки объектов. Сеть выводит тепловые карты, которые предсказывают появление определенных суставов на каждом уровне пикселей.

источник

На рисунке ниже показано исполнение модели на различных частях тела.

источник

В этом документе представлены сверточные машины поз (CPM) для оценки сочлененных поз. CPM состоят из последовательности сверточных сетей, которые создают двумерную карту убеждений для местоположения каждой части. Эта статья из Института робототехники Университета Карнеги-Меллона.

Сверточные машины поз

Машины поз обеспечивают структуру последовательного прогнозирования для изучения богатых неявных пространственных моделей. В этой работе мы показываем…

arxiv.org

На каждом этапе CPM в качестве входных данных используются характеристики изображения и карты убеждений, созданные на предыдущем этапе.

источник

Сеть изучает неявные пространственные модели через последовательную композицию сверточных архитектур. Он также представляет систематический подход к проектированию и обучению такой архитектуры, чтобы изучать особенности изображения и пространственные модели, зависящие от изображения, для задач структурированного прогнозирования. Это не требует использования какого-либо вывода стиля графической модели.

Сеть протестирована на наборах данных MPII, LSP и FLIC.

источник

Оценка модели ПКХ-0,5 достигает современных результатов на уровне 87,95% и оценка ПКХ0,5 78,28% на голеностопном суставе. Он был реализован с использованием Caffe, а код был открыт.

источник

В этой статье предлагается метод определения поз на изображениях с несколькими людьми. Модель работает, определяя количество людей на изображении, а затем прогнозируя их расположение для каждого изображения. Эта статья подготовлена ​​Институтом Макса Планка и Стэнфордским университетом.

DeepCut: Объединенное разделение подмножества и маркировка для оценки позы нескольких человек

В этом документе рассматривается задача артикулированной оценки позы нескольких людей на изображениях реального мира. Мы предлагаем…

arxiv.org

источник

Для получения сильных детекторов деталей авторы адаптируют FastRCN под задачу. Они изменяют его двумя способами; генерация предложений и размер области обнаружения. Производительность этой модели при прогнозировании различных частей тела показана ниже.

источник

Поскольку использование предложений для обнаружения частей тела может быть неоптимальным, авторы используют полностью сверточный VGG с шагом 32 пикселя и уменьшают этот шаг до 8 пикселей. Затем они масштабируют входное изображение до высоты 340 пикселей, и это дает наилучшие результаты.

Для функции потерь они сначала пробуют softmax, который выводит вероятности различных частей тела. Позже они реализуют сигмовидную функцию активации на выходных нейронах и кросс-энтропийную потерю. В конце концов, они обнаружили, что сигмовидная функция активации дает лучшие результаты, чем функция потерь softmax. Модель обучается и оценивается на Leeds Sports Poses (LSP), LSP Extended (LSPET) и MPII Human Pose.

sourcesource

Решение для оценки позы в этой статье основано на деконволюционных слоях, добавленных в ResNet. Модель достигает mAP 73,7 в разделении COCO test-dev. Его модель отслеживания позы получает оценку mAP 74,6 и оценку MOTA (точность отслеживания нескольких объектов) 57,8. Авторы этой статьи из Microsoft Research Asia и Университета электронных наук и технологий Китая.

Простые базовые линии для оценки и отслеживания позы человека

В последние годы был достигнут значительный прогресс в оценке поз и возрос интерес к отслеживанию поз. At…

arxiv.org

Метод, используемый в этой сети, добавляет несколько слоев деконволюции поверх последнего этапа свертки в архитектуре ResNet. Эта структура позволяет очень легко создавать тепловые карты из изображений с глубоким и низким разрешением. По умолчанию используются три слоя деконволюции с пакетной нормализацией и активацией ReLU.

источник

На рисунке ниже показан предлагаемый поток структуры отслеживания позы. Отслеживание позы в видео выполняется сначала оценкой позы человека, присвоением ей уникального идентификатора, а затем отслеживанием ее по кадрам.

источник

Ниже приведено сравнение этой модели с другими моделями.

источник

В этом документе предлагается структура региональной оценки позы нескольких человек (RMPE) для оценки в неточных ограничивающих прямоугольниках человека. Структура состоит из трех компонентов: симметричной сети пространственных преобразователей (SSTN), параметрического подавления немаксимального положения (NMS) и генератора предложений, управляемых положением (PGPG). Эта структура достигает 76,7 mAP в наборе данных MPII (несколько человек). Авторы этой статьи из Шанхайского университета Цзяо Тонг, Китай, и Tencent YouTu.

RMPE: Региональная оценка позы нескольких человек

Оценка позы нескольких человек в дикой природе является сложной задачей. Хотя современные детекторы человека продемонстрировали…

arxiv.org

источник

В этой структуре ограничивающие рамки, полученные детектором человека, передаются в модуль «Симметричный STN + SPPE». Затем предложения позы генерируются автоматически. Эти позы точно настраиваются с помощью параметрической позы NMS, чтобы получить предполагаемые позы человека. При обучении вводится «Параллельное SPPE», чтобы избежать локальных минимумов.

source

На рисунке ниже показана производительность модели по сравнению с другими фреймворками, а также некоторые предсказания позы, полученные с ее помощью.

источник

OpenPose — это система реального времени с открытым исходным кодом для обнаружения 2D-поз нескольких людей, включая ключевые точки тела, стопы, руки и лица. В этой статье предлагается подход в режиме реального времени для обнаружения 2D-поз человека на изображениях и видео. Этот предлагаемый метод использует непараметрические представления, известные как поля подобия частей (PAF). Некоторые из авторов этой статьи из IEEE.

OpenPose: 2D-оценка позы нескольких человек в реальном времени с использованием полей сходства деталей

2D-оценка позы нескольких людей в реальном времени является ключевым компонентом, позволяющим машинам понимать людей в…

arxiv. org

источник

As показанный ниже, этот метод берет изображение в качестве входных данных для CNN и прогнозирует карты достоверности для обнаружения частей тела и PAF для ассоциации частей. В этой статье также представлен аннотированный набор данных о стопах с 15 000 экземпляров человеческих стоп. Набор данных был опубликован.

Архитектура сети итеративно прогнозирует поля подобия, которые кодируют ассоциацию между частями (показаны синим цветом) и карты достоверности обнаружения (показаны бежевым цветом).

источник

OpenPose — это также окружающее программное обеспечение и API, которые имеют возможность получать изображения из различных источников. Например, можно выбрать вход с камеры, веб-камеры, видео или изображения. Он работает на разных платформах, таких как Ubuntu, Windows, Mac OS X и встроенных системах (например, Nvidia Tegra TX2). Он также обеспечивает поддержку различного оборудования, такого как графические процессоры CUDA, графические процессоры OpenCL и устройства только с ЦП.

OpenPose имеет три блока; обнаружение тела + ноги, обнаружение рук и обнаружение лица. Он был оценен на наборе данных MPII для нескольких человек, наборе данных COCO для ключевых точек и наборе данных, предложенном в статье. На рисунке ниже показаны результаты, полученные OpenPose, по сравнению с другими моделями.

источник

В этой статье предлагаются методы оценки позы для толпы людей. Проблемы оценки поз в таких густонаселенных районах включают людей в непосредственной близости друг от друга, взаимные окклюзии и частичную видимость. Авторы этой статьи из Института оптроники Фраунгофера и Технологического института Карлсруэ KIT.

Оценка позы человека для реальных сценариев с большим скоплением людей

Оценка позы человека недавно достигла значительного прогресса с внедрением глубоких сверточных нейронных сетей…

arxiv.org

источник

скопление изображений — это оценщик поз для одного человека, использующий сеть ResNet50 в качестве основы. Этот метод представляет собой двухэтапный нисходящий подход, который локализует каждого человека, а затем выполняет оценку позы одного человека для каждого прогноза.

В документе также представлены две сети обнаружения окклюзии; Сеть окклюзии и перекрестная ветвь сети окклюзии. Сеть окклюзии разделяется после двух транспонированных сверток, поэтому совместное представление можно изучить на предыдущих слоях. Поперечная ветвь окклюзионной сети разделяется после одной транспонированной свертки. Сети обнаружения окклюзии выводят два набора тепловых карт для каждой позы. Одна тепловая карта для видимых ключевых точек, а другая для закрытых ключевых точек.

источник

В таблице ниже показаны характеристики этой модели по сравнению с другими моделями.

источник

Это статья от INRIA-CentraleSupelec и Facebook AI Research, целью которой является сопоставление всех человеческих пикселей RGB-изображения с трехмерной поверхностью человеческого тела. Он также представляет набор данных DensePose-COCO. Это набор данных с соответствием изображения и поверхности 50 000 изображений COCO, которые были вручную аннотированы. Затем авторы используют этот набор данных для обучения систем на основе CNN, которые обеспечивают плотное соответствие при наличии фона, окклюзии и вариаций масштаба. Соответствие — это в основном представление о том, как изображения в одном изображении соответствуют пикселям в другом изображении.

источник

DensePose: оценка плотной позы человека в дикой природе

В этой работе мы устанавливаем тесные соответствия между RGB-изображением и изображением человека на поверхности… RGB-изображение берется на вход и используется для установления соответствия между точками поверхности и пикселями изображения.

источник

Подход в этой модели был построен путем объединения с системой Mask-RCNN. Модель работает со скоростью 20–26 кадров в секунду на графическом процессоре GTX 1080 для изображения 240 × 320 и 4–5 кадров в секунду для изображения 240 × 320.

источник

Авторы объединили систему плотной регрессии (DenseReg) с архитектурой Mask-RCNN, чтобы создать систему DensePose-RCNN.

источник

В модели используется полностью сверточная сеть, предназначенная для создания классификации и регрессионного заголовка для назначения и предсказания координат. Авторы используют ту же архитектуру, что и в ветке keypoint MaskRCNN. Он состоит из стека из 8 чередующихся полностью сверточных слоев 3×3 и слоев ReLU с 512 каналами.

source

Авторы проводят эксперименты на тестовом наборе из 1,5 тыс. изображений, содержащих 2,3 тыс. людей, и на обучающем наборе из 48 тыс. людей. На рисунке ниже показано сравнение его производительности по отношению к другим методам.

sourcesource

Авторы этой статьи из Google. Они представляют восходящий подход без блоков для оценки позы и сегментации экземпляров для изображений с несколькими людьми.

источник

Это означает, что авторы сначала обнаруживают части тела, а затем группируют эти части в человеческие экземпляры. Этот подход обеспечивает среднюю точность ключевых точек COCO test-dev 0,665 при использовании логического вывода по одной шкале и 0,687 при логическом выводе по нескольким шкалам.

PersonLab: Оценка позы человека и сегментация экземпляров с восходящим, основанным на частях, геометрическим…

Мы представляем восходящий подход без блоков для задач оценки позы и сегментации экземпляров людей в…

arxiv.org

Модель, предлагаемая в этой статье, представляет собой полностью сверточную систему без блоков, которая сначала предсказывает все ключевые точки для каждого человека на изображении. Модель обучается на наборе данных ключевых точек COCO.

На этапе обнаружения ключевых точек модель определяет видимые ключевые точки человека на изображении. Система PersonLab была оценена по стандартной задаче ключевых точек COCO и по сегментации экземпляров COCO только для класса людей.

источник

На рисунке ниже показана его производительность в разделении ключевых точек COCO тест-разработчик.

источник

Теперь мы должны быть в курсе некоторых из наиболее распространенных — и нескольких совсем недавно — методов оценки позы человека в различных контекстах.

Документы/рефераты, упомянутые и связанные с ними выше, также содержат ссылки на их кодовые реализации. Мы будем рады видеть результаты, которые вы получите после их тестирования.

Учебный курс Data Science по Python

Изучайте Python для науки о данных, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, Dask, LightGBM, XGBoost, CatBoost и многое другое… — это онлайн-публикация и сообщество, созданное участниками и посвященное предоставлению лучших образовательных ресурсов для специалистов по науке о данных, машинному обучению и глубокому обучению. Мы стремимся поддерживать и вдохновлять разработчиков и инженеров из всех слоев общества.

Независимая от редакции, Heartbeat спонсируется и публикуется Comet , платформой MLOps, которая позволяет специалистам по данным и командам машинного обучения отслеживать, сравнивать, объяснять и оптимизировать свои эксперименты.