I detta dokument föreslår vi en strukturerad inlärningsram för att resonera sambanden mellan kroppens leder på funktionsnivån i människans pose estimering. Olika från befintliga metoder för modellering strukturer på poängkartor eller förutsedda etiketter, funktionskartor bevara betydligt rikare beskrivningar av kroppsleder. Förhållandena mellan funktionskartor över fogar fångas upp med de introducerade geometriska omvandlingskärnorna, som enkelt kan implementeras med ett konvolutionsskikt. Funktioner och deras relationer är gemensamt inlärda i ett end-to-end-lärande system. En dubbelriktad trädstrukturerad modell föreslås, så att funktionskanalerna vid en kroppsled mycket väl kan få information från andra leder. Den föreslagna ramen förbättrar inlärningen på ett väsentligt sätt. Med mycket enkel efterbehandling, når det den bästa medel PCP på LSP och FlIC dataset. Jämfört med utgångsvärdet för inlärningsfunktioner vid varje led separat med ConvNet har den genomsnittliga PCP förbättrats med 18% på FlIC. Koden släpps ut till allmänheten. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Metoden för REF använde geometriska omvandla kärnor för att fånga relationen av fogar på funktionskartor.
Structured Feature Learning for Pose Estimation
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}