Artikulerad mänsklig pose uppskattning är en grundläggande men utmanande uppgift i datorseendet. Svårigheten är särskilt uttalad i skalvariationer av mänskliga kroppsdelar när kameravyn förändras eller allvarliga förkortningar inträffar. Även pyramidmetoder används ofta för att hantera skalförändringar vid inference tid, lärande funktioner pyramider i djupa konvolutionella neurala nätverk (DCNNs) är fortfarande inte väl utforskad. I detta arbete designar vi en Pyramid Residual Module (PRMs) för att öka variationen i skalor av DCNNs. Med tanke på inmatningsfunktionerna lär sig PRM-systemen konvolutionsfilter på olika skalor av inmatningsfunktioner, som erhålls med olika delprovtagningsförhållanden i ett multigrensnätverk. Dessutom konstaterar vi att det är olämpligt att använda befintliga metoder för att initiera tyngderna av multi-branch nätverk, som uppnår högre prestanda än vanliga nätverk i många uppgifter nyligen. Därför tillhandahåller vi teoretisk härledning för att utvidga det nuvarande vikt initialiseringsschemat till multi-branch nätverk strukturer. Vi undersöker vår metod på två standardriktmärken för human pose assessment. Vår strategi ger toppmoderna resultat för båda riktmärkena. Koden finns på https://github.com/bearpaw/PyraNet.
Yang m.fl. REF utformade en pyramid restmodul (PRM) för att öka den djupa CNN-invarianten över skalor, genom att lära sig de konvolutionella filtren på olika funktionsskalor.
Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}