Vi tar itu med problemet med att lära sig en pose-aware, kompakt inbäddning som projekt bilder med liknande mänskliga poser som ska placeras i närheten i inbäddningsutrymmet. Inbäddningsfunktionen är byggd på ett djupt konvolutionsnätverk, och tränas med triplet-baserade rank begränsningar på verkliga bilddata. Denna arkitektur gör att vi kan lära oss en robust representation som fångar skillnader i mänskliga poser genom att effektivt faktorisera ut variationer i kläder, bakgrund och bildförhållanden i det vilda. För en mängd olika pose-relaterade uppgifter, den föreslagna pose inbäddning ger ett kostnadseffektivt och naturligt alternativ till explicit pose uppskattning, kringgå utmaningar lokaliserade leder. Vi visar effektiviteten i inbäddningen på pose-baserad bildhämtning och problem med igenkänning av åtgärder.
REF överförde också ett inlärt förslag till erkännande av åtgärder.
Thin-Slicing for Pose: Learning to Understand Pose without Explicit 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']}