I detta dokument behandlas uppgiften att artikulerade mänskliga pose uppskattning av flera människor i verkliga bilder. Vi föreslår ett tillvägagångssätt som tillsammans löser detektionsuppgifterna och ger en uppskattning: det leder till antalet personer i en scen, identifierar tillfångatagna kroppsdelar och disambiguerar kroppsdelar mellan människor i närheten av varandra. Denna gemensamma formulering är i motsats till tidigare strategier, som tar itu med problemet genom att först upptäcka människor och därefter uppskatta deras kropp pose. Vi föreslår en partitionering och märkning formulering av en uppsättning kroppsdelar hypoteser som genereras med CNN-baserade deldetektorer. Vår formulering, ett exempel på ett heltal linjärt program, utför implicit icke-maximal undertryckande på uppsättningen av del kandidater och grupperar dem för att bilda konfigurationer av kroppsdelar som respekterar geometriska och utseende begränsningar. Experiment på fyra olika datauppsättningar visar toppmoderna resultat för både en person och flera personer utgör estimering 1.
I REF, författarna hanterar samtidig upptäckt och utgör uppskattning av flera personer.
DeepCut: Joint Subset Partition and Labeling for Multi Person Pose Estimation
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}