I detta dokument är vi intresserade av att människan utgör ett estimeringsproblem med fokus på att lära sig tillförlitliga högupplösta representationer. De flesta befintliga metoder återvinner högupplösta representationer från lågupplösta representationer som produceras av ett nätverk med hög till låg upplösning. Istället upprätthåller vårt föreslagna nätverk högupplösta representationer genom hela processen. Vi börjar från ett högupplöst undernätverk som det första steget, gradvis lägga till hög-till-låg upplösning undernätverk en efter en för att bilda fler steg, och ansluta mutalresolution subnätverk parallellt. Vi genomför upprepade flerskaliga fusioner så att var och en av de hög-till-låg upplösning representationer får information från andra parallella representationer om och om igen, vilket leder till rika högupplösning representationer. Som ett resultat, den förutsagda keypoint värmekartan är potentiellt mer exakt och rumsligt mer exakt. Vi demonstrerar empiriskt effektiviteten i vårt nätverk genom den överlägsna pose estimeringsresultat över två referensdatauppsättningar: COCO keypoint detection dataset och MPII Human Pose dataset. Dessutom visar vi överlägsenheten av vårt nätverk i pose tracking på PoseTrack dataset. Koden och modellerna har varit tillgängliga för allmänheten på https: // github.com/ leoxiaobin/ deep- high- resolution- net.pytorch.
HRNet REF upprätthåller också högupplösta representationer genom hela stommen feedforward-processen.
Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}