Abstrakt. I denna artikel presenterar vi MultiPoseNet, en ny nedifrån-och-upp multi-person pose uppskattning arkitektur som kombinerar en multi-task modell med en ny uppdragsmetod. MultiPoseNet kan gemensamt hantera persondetektion, keypoint-detektion, personsegmentering och ge upphov till estimeringsproblem. Den nya tilldelningsmetoden implementeras av Pose Residual Network (PRN) som tar emot keypoint- och persondetektering och producerar exakta poser genom att tilldela nyckelpunkter till personfall. På COCO nyckelpunkter dataset, vår pose estimeringsmetod överträffar alla tidigare bottom-up metoder både i noggrannhet (+4-punkt mAP över tidigare bästa resultat) och hastighet; det fungerar också i par med de bästa top-down metoder samtidigt som minst 4x snabbare. Vår metod är det snabbaste realtidssystemet med 23 ramar/sek. Källkod finns på https://github.com/mkocabas/pose-residual-network
Kocabas m.fl. I REF föreslogs ett kvarvarande nätverk för tilldelning av upptäckta nyckelpunkter till varje person.
MultiPoseNet: Fast Multi-Person Pose Estimation using Pose Residual Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}