Vi föreslår en metod för att upptäcka flera personer och 2-D utgör en uppskattning som uppnår toppmoderna resultat på den utmanande COCO-nyckelpunkter uppgiften. Det är en enkel, men ändå kraftfull, top-down strategi som består av två steg. I det första steget förutspår vi placeringen och skalan av lådor som sannolikt innehåller människor; för detta använder vi Snabbare RCNN-detektorn. I det andra steget uppskattar vi nyckelpunkterna för den person som eventuellt finns i varje föreslagen avgränsande ruta. För varje nyckelpunkt typ vi förutspår täta värmekartor och offset med hjälp av en helt convolutional ResNet. För att kombinera dessa resultat introducerar vi ett nytt aggregeringsförfarande för att erhålla högst lokaliserade keypoint förutsägelser. Vi använder också en ny form av keypoint-baserad Non-Maximum-Suppression (NMS), istället för råer boxnivå NMS, och en ny form av keypoint-baserad konfidensbedömning, istället för box-nivå scoring. Utbildat enbart på COCO-data uppnår vårt slutliga system en genomsnittlig precision på 0,649 på COCO test-dev-uppsättningen och 0,643 teststandarduppsättningar, vilket överträffar vinnaren av 2016 års COCO-nyckelpunkter utmaning och andra senaste toppmoderna. Vidare, genom att använda ytterligare interna märkta data får vi en ännu högre genomsnittlig precision på 0,685 på test-dev-uppsättningen och 0,673 på teststandarduppsättningen, mer än 5% absolut förbättring jämfört med den tidigare bästa metoden på samma datauppsättning.
Papandreou m.fl. REF förutspådde både de täta värmekartorna och förskjutningarna för varje nyckelpunktstyp från varje avgränsande låda genom att använda ett fullständigt konvolutionellt resnet, och sammansmälte sedan dessa värmekartor med förskjutningar för att erhålla den slutliga förutsedda placeringen av nyckelpunkter.
Towards Accurate Multi-person Pose Estimation in the Wild
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}