Abstrakt. Många modeller har föreslagits för att uppskatta människans ställning och segmentering genom att utnyttja information från flera källor. En standardmetod är att formulera den i en dubbel sönderdelningsram. Dessa modeller lider dock i allmänhet av problemet med hög beräkningsmässig komplexitet. I detta arbete föreslår vi PoseField, en ny högeffektiv filterbaserad medelfältsinferens metod för att gemensamt uppskatta mänsklig segmentering, pose, per-pixel kroppsdelar, och djup givna stereo par av bilder. Vi utvärderar i stor utsträckning effektiviteten och noggrannheten i vår strategi för H2View [1] och Buffy [2] datauppsättningar. Vi uppnår 20 till 70 gånger snabbare jämfört med de nuvarande toppmoderna metoderna, samt uppnår bättre noggrannhet i alla dessa fall.
Ett färskt exempel är PoseField REF, en filterbaserad medelfältsinferens metod som gemensamt uppskattar mänskliga segmentering poser, per-pixel kroppsdelar, och djup, givet stereo par av bilder.
PoseField: An Efficient Mean-field based Method for Joint Estimation of Human Pose, Segmentation, and Depth
{'venue': 'EMMCVPR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}