Regressionsbaserade metoder fungerar inte lika bra som detektionsbaserade metoder för human pose estimering. Ett centralt problem är att den strukturella informationen i pose inte utnyttjas väl i de tidigare regressionsmetoderna. I detta arbete föreslår vi en strukturmedveten regressionsstrategi. Det antar en reparameterized pose representation med ben i stället för leder. Den utnyttjar den gemensamma anslutningsstruktur för att definiera en kompositionsförlust funktion som kodar de långa intervall interaktioner i pose. Det är enkelt, effektivt och allmänt för både 2D och 3D pose estimation i en enhetlig miljö. Omfattande utvärdering bekräftar effektiviteten i vår strategi. Den gör betydande framsteg när det gäller den senaste tekniken på området för mänskliga 3.6M [20] och är konkurrenskraftig med de senaste resultaten från MPII [3].
Sol och al. REF omparameteriserade pose presentation att använda ben i stället för leder och föreslog en struktur-medveten förlust.
Compositional Human Pose Regression
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}