Vi presenterar konvolutionella neurala nätverk för uppgifter av keypoint (pose) förutsägelse och åtgärd klassificering av människor i okonstruerade bilder. Vår strategi handlar om att träna en R-CNN-detektor med förlustfunktioner beroende på vilken uppgift som hanteras. Vi utvärderar vår metod på den utmanande PASCAL VOC dataset och jämför den med tidigare ledande metoder. Vår metod ger toppresultat för nyckelpunkts- och åtgärdsprognoser. Dessutom introducerar vi en ny datauppsättning för åtgärdsdetektering, uppgiften att samtidigt lokalisera människor och klassificera deras handlingar, och presentera resultat med vårt tillvägagångssätt.
Nyligen, Gkioxari et al. REF utökade datauppsättningen för åtgärdsdetektering där uppgiften är att upptäcka och lokalisera personer som gör åtgärder.
R-CNNs for Pose Estimation and Action Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}