I detta arbete föreslår vi en online multi person pose tracking approach som fungerar på två på varandra följande ramar I t-1 och I t. Den allmänna formuleringen av vårt timliga nätverk gör det möjligt att förlita sig på en multi person pose estimation approach som rumsligt nätverk. Från det rumsliga nätverket extraherar vi bildfunktioner och poserar funktioner för båda ramarna. Dessa funktioner fungerar som indata för vår tidsmodell som förutsäger Temporal Flow Fields (TFF). Dessa TFF är vektorfält som anger i vilken riktning varje kropp led kommer att flytta från ram I t-1 till ram I t. Denna nya representation gör det möjligt att formulera en likhet mått på upptäckta leder. Dessa likheter används som binära potentialer i en bipartite graf optimering problem för att utföra spårning av flera poser. Vi visar att dessa TFF kan läras av ett relativt litet CNN-nätverk samtidigt som man uppnår toppmoderna multipersoner utgör spårningsresultat.
Nyligen, Doering et al. REF lär sig en modell som förutsäger Temporal Flow Fields som anger i vilken riktning varje kroppsled kommer att röra sig från två på varandra följande ramar.
JointFlow: Temporal Flow Fields for Multi Person Pose Estimation
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}