Vi presenterar en snabb och exakt algoritm för att beräkna 2D pose av objekt i bilder som kallas kaskad pose regression (CPR). HLR förfinar successivt en löst specificerad första gissning, där varje förfining utförs av en annan regressör. Varje regressör utför enkla bildmätningar som är beroende av resultatet av tidigare regressorer; hela systemet lärs automatiskt från mänskliga kommenterade träningsexempel. HLR är inte begränsat till stela omvandlingar: "pose" är någon parameteriserad variation av objektets utseende såsom grad av frihet för deformerbara och artikulerade objekt. Vi jämför HLR mot både standard regressionsteknik och mänsklig prestanda (beräknad från redundanta humana annoteringar). Experiment på tre olika dataset (mus, ansikten, fisk) tyder på att HLR är snabb (2-3 m per pose uppskattning), korrekt (tillämpa mänskliga prestanda), och lätt att träna från små mängder märkta data.
Dollar och al. REF föreslagna kaskaded utgör regression till ungefär 2D-pose av objekt.
Cascaded pose regression
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}