Nya state-of-the-art prestanda på människa-kropp pose uppskattning har uppnåtts med Deep Convolutional Networks (ConvNets). Traditionella ConvNet arkitekturer inkluderar pooling och sub-sampling lager som minskar beräkningskrav, införa invariance och förhindra överträning. Dessa fördelar med pooling kommer på bekostnad av minskad lokalisering noggrannhet. Vi introducerar en ny arkitektur som inkluderar en effektiv "positionsförfining" modell som är tränad för att uppskatta den gemensamma offset platsen inom en liten region av bilden. Denna förfiningsmodell är gemensamt utbildad i kaskad med en toppmodern ConvNet-modell [21] för att uppnå förbättrad noggrannhet i människans gemensamma lokaliseringsberäkning. Vi visar att variansen av vår detektor närmar sig variansen av mänskliga annoteringar på FlIC [20] dataset och överträffar alla befintliga metoder på MPII-human-pose dataset [1]. 978-1-4673-6964-0/15/$31.00 ©2015 IEEE
I Ref föreslog Tompson vidare en effektiv modell för "positionsförfining" som är utbildad för att uppskatta den gemensamma offsetplatsen inom en liten region av bilden.
Efficient object localization using Convolutional Networks
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}