....................................... Förutom extrem variation i artikulationer, många av lederna är knappt synliga. Vi kan gissa platsen för höger arm i vänster bild bara för att vi ser resten av pose och förutse rörelse eller aktivitet av personen. På liknande sätt syns inte den vänstra delen av personen till höger alls. Detta är exempel på behovet av ett holistiskt resonemang. Vi anser att DNN naturligtvis kan ge en sådan typ av resonemang. Vi föreslår en metod för mänsklig pose assessment baserad på Deep Neural Networks (DNN). Pose-uppskattningen är formulerad som ett DNN-baserat regressionsproblem mot kroppsleder. Vi presenterar en kaskad av sådana DNN regressorer som resulterar i höga precision pose uppskattningar. Metoden har fördelen av resonemang om posera på ett holistiskt sätt och har en enkel men ändå kraftfull formulering som kapitaliserar på den senaste tidens framsteg i Deep Learning. Vi presenterar en detaljerad empirisk analys med toppmoderna eller bättre resultat på fyra akademiska riktmärken för olika verkliga bilder.
DeepPose REF föreslår en kaskad av CNN utgör regressorer för att lösa problem med mänsklig posuppskattning, vilket är den första metoden för djupinlärning.
DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}