I detta dokument föreslås en ny hybridarkitektur som består av ett djupt Convolutional Network och ett Markov Random Field. Vi visar hur denna arkitektur framgångsrikt tillämpas på det utmanande problemet med artikulerade mänskliga pose uppskattning i monokulära bilder. Arkitekturen kan utnyttja strukturella domänbegränsningar såsom geometriska relationer mellan kroppspooler. Vi visar att gemensam utbildning av dessa två modellers paradigm förbättrar prestandan och gör det möjligt för oss att avsevärt överträffa befintliga toppmoderna tekniker.
Tompson m.fl. REF föreslog en ny hybridarkitektur som består av ett konvolutionellt neuralt nätverk och ett Markov Random Field för mänsklig pose uppskattning i färgmonokulära bilder.
Joint Training of a Convolutional Network and a Graphical Model for Human Pose Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}