Abstrakt. Detta arbete introducerar en ny Convolutional Network arkitektur för uppgiften att mänskliga pose uppskattning. Funktioner bearbetas över alla skalor och konsolideras för att bäst fånga de olika rumsliga relationer som förknippas med kroppen. Vi visar hur upprepad nedifrån-och-upp-bearbetning som används i samband med mellanliggande tillsyn är avgörande för att förbättra nätverkets prestanda. Vi hänvisar till arkitekturen som ett "stackat timglas" nätverk baserat på de successiva stegen av poolning och uppsampling som görs för att producera en sista uppsättning uppskattningar. Toppmoderna resultat uppnås när det gäller referensvärdena för LUQ och MPII som går ut på att konkurrera med alla nya metoder. Nyckelord: Human Pose Estimation
Bättre prestanda uppnås genom den staplade timglas nätverk arkitektur REF, som också bygger på flera steg pose uppskattning.
Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}