Flerpersoner utgör uppskattning i bilder och videor är en viktig men utmanande uppgift med många tillämpningar. Trots de stora förbättringar i mänskliga pose uppskattning möjliggörs av utvecklingen av konvolutionella neurala nätverk, finns det fortfarande en hel del svåra fall där även de state-of-the-art modeller misslyckas med att korrekt lokalisera alla kroppsleder. Detta motiverar behovet av ytterligare förbättringar som tar itu med dessa utmanande fall och som lätt kan tillämpas utöver alla befintliga metoder. I detta arbete introducerar vi en pose förfining nätverk (PoseRefiner) som tar som inmatning både bilden och en given pose uppskattning och lär sig att direkt förutsäga en förfinad pose genom gemensamt resonemang om input-output utrymme. För att nätverket ska lära sig att förfina felaktiga kroppsgemensamma förutsägelser använder vi ett nytt system för dataförstärkning för utbildning, där vi modellerar "hårda" mänskliga pose fall. Vi utvärderar vår strategi på fyra populära storskaliga pose estimering riktmärken såsom MPII Single-and Multi-Person Pose Estimation, PoseTrack Pose Estimation, och PoseTrack Pose Tracking, och rapportera systematisk förbättring över state of the art.
Nyligen, PoseRefiner REF syntetiserar möjliga inmatning poserar och förbättra nätverket för att identifiera felaktiga organ gemensamma förutsägelser och förfina dem.
Learning to Refine Human Pose Estimation
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}