Hand pose uppskattning från monokulära djup bilder är ett viktigt och utmanande problem för människa-dator interaktion. Nyligen har djupa konvolutionella nätverk (ConvNet) med sofistikerad design använts för att ta itu med det, men förbättringen jämfört med traditionella metoder är inte så uppenbar. För att främja prestandan av direkt 3D-koordinat regression föreslår vi ett trädstrukturerat Region Ensemble Network (REN), som delar konvolutionsutgångar i regioner och integrerar resultaten från flera regressorer i varje region. Jämfört med multi-modell ensemble, vår modell är helt end-to-end träning. De experimentella resultaten visar att vårt tillvägagångssätt uppnår de bästa resultaten bland toppmoderna på två offentliga datauppsättningar.
Guo m.fl. REF återfick 3D-handposition med hjälp av trädstrukturerade Region Ensemble Network (REN) som delar upp convolution outputs i regioner och integrerar resultat från flera regressorer i varje region.
Region Ensemble Network: Improving Convolutional Network for Hand Pose Estimation
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}