Abstrakt. Detta dokument handlar om mänsklig pose uppskattning med hjälp av Convolutional Neural Networks. Vårt huvudsakliga bidrag är en CNN kaskad arkitektur som är särskilt utformad för att lära sig delrelationer och rumsliga sammanhang, och kraftfullt dra slutsatser även för allvarliga delar ocklusioner. I detta syfte föreslår vi att CNN-kaskaden ska upptäckas genom regression. Den första delen av våra kaskadeutgångar delar detektion värmekartor och den andra delen utför regression på dessa värmekartor. Fördelarna med den föreslagna arkitekturen är många: Den vägleder nätverket där man kan fokusera i bilden och på ett effektivt sätt kodar för delars begränsningar och sammanhang. Ännu viktigare, det kan effektivt hantera ocklusioner eftersom deldetektering värmekartor för ockludede delar ger låga förtroende poäng som därefter styr regressionsdelen av vårt nätverk att förlita sig på kontextuell information för att förutsäga placeringen av dessa delar. Dessutom visar vi att den föreslagna kaskaden är tillräckligt flexibel för att enkelt möjliggöra integration av olika CNN-arkitekturer för både detektion och regression, inklusive nya som bygger på resterande lärande. Slutligen illustrerar vi att vår kaskade uppnår toppprestanda på MPII- och LSP-datamängderna. Kod kan laddas ner från
Bulat och Tzimiropoulos REF föreslår en CNN-kaskad arkitektur för bedömning av mänskliga pose, som omfattar ett nätverk för detektering av kroppsskarvar och ett nätverk för regression av kroppsskarvar.
Human pose estimation via Convolutional Part Heatmap Regression
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}