Detta dokument introducerar en ny arkitektur för mänsklig pose estimering med hjälp av en flerlagers konvolutionsnätverksarkitektur och en modifierad inlärningsteknik som lär sig funktioner på låg nivå och en svag rumslig modell på högre nivå. Oöverskådlig human pose assessment är ett av de svåraste problemen i datorseendet, och vår nya arkitektur och inlärningsschema visar på förbättringar jämfört med den senaste tekniken. Det viktigaste bidraget i detta dokument är att för första gången visa att en specifik variation av djupt lärande kan uppfylla prestanda, och i många fall överträffa, befintliga traditionella arkitekturer på denna uppgift. I artikeln diskuteras också flera lärdomar som dragits samtidigt som man undersöker alternativ, framför allt att det är möjligt att lära sig starka funktionsdetektorer på låg nivå på regioner som bara kan täcka några få bildpunkter i bilden. De rumsliga modellerna på högre nivå förbättrar det övergripande resultatet något, men i mycket mindre utsträckning än väntat. Många forskare har tidigare hävdat att den kinematiska strukturen och top-down-informationen är avgörande för detta område, men med vår rent nedifrån-och-upp-modell, och svaga rumsliga modell, förbättrar vi på andra mer komplicerade arkitekturer som för närvarande ger de bästa resultaten. Detta påminner om vad många andra forskare, liksom de i taligenkänningen, objektigenkänningen och andra domäner har upplevt [26].
I REF, Jain et al. införa en CNN-baserad arkitektur och en inlärningsteknik som lär sig funktioner på låg nivå och en svag rumslig modell på högre nivå.
Learning Human Pose Estimation Features with Convolutional Networks
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}