Mänsklig pose uppskattning (dvs. att lokalisera kroppsdelar / leder av en person) är ett grundläggande problem i människa-datorinteraktion och multimedia applikationer. Betydande framsteg har gjorts baserat på utvecklingen av djupsensorer, dvs tillgänglig mänsklig pose förutsägelse från stilldjupsbilder [32]. De flesta av de befintliga strategierna för detta problem omfattar dock flera komponenter/modeller som är oberoende utformade och optimerade, vilket leder till suboptimala prestanda. I detta dokument föreslår vi en ny inferensinbäddad ram för lärande av flera uppgifter för att förutsäga människans pose från stillbildsbilder, som genomförs med en djup arkitektur av neurala nätverk. Specifikt hanterar vi två kaskaderade uppgifter: i) generera värme (förtroende) kartor över kroppsdelar via ett helt konvolutionsnätverk (FCN) ; ii) söka den optimala konfigurationen av kroppsdelar baserat på de upptäckta kroppsdelsförslag via en slutledning inbyggd MatchNet [10], som mäter utseendet och geometrisk kinematisk kompatibilitet av kroppsdelar och förkroppsligar den dynamiska programmering inference som ett extra nätverk lager. Dessa två uppgifter är gemensamt optimerade. Våra omfattande experiment visar att den föreslagna djupa modellen avsevärt förbättrar noggrannheten hos människans pose estimering jämfört med andra toppmoderna metoder eller SDKs. Vi släpper också ett storskaligt dataset för jämförelse, vilket inkluderar 100K djupbilder under utmanande scenarier.
En kaskad strategi studerades också REF, där första konfidenskartor över kroppsdelar genereras av ett helt konvolutionellt nätverk som analyserar 216 × 176 pixlar djup bild (6 conv.
Human Pose Estimation from Depth Images via Inference Embedded Multi-task Learning
{'venue': "MM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}