Abstract-Vi beskriver en metod för artikulerad mänsklig detektion och människa utgör uppskattning i statiska bilder baserat på en ny representation av deformerbara delmodeller. I stället för att modellera artikulation med hjälp av en familj av förvrängda (roterade och förkortade) mallar använder vi en blandning av små, icke-orienterade delar. Vi beskriver en allmän, flexibel blandningsmodell som tillsammans fångar upp rumsliga relationer mellan delplatser och samverkan mellan delblandningar och förstärker standardbildstrukturmodeller som kodar just rumsliga relationer. Våra modeller har flera anmärkningsvärda egenskaper: 1) De modellerar effektivt artikulation genom att dela beräkningar över liknande varp, 2) de modellerar effektivt en exponentiellt stor uppsättning globala blandningar genom sammansättning av lokala blandningar, och 3) de fångar beroendet av global geometri på lokalt utseende (delar ser olika ut på olika platser). När relationer är trädstrukturerade kan våra modeller optimeras effektivt med dynamisk programmering. Vi lär oss alla parametrar, inklusive lokala utseenden, rumsliga relationer och samtidiga relationer (som kodar för lokal stelhet) med en strukturerad SVM-lösare. Eftersom vår modell är tillräckligt effektiv för att användas som en detektor som söker över skalor och bildplatser, introducerar vi nya kriterier för att utvärdera pose estimering och mänsklig detektion, både separat och gemensamt. Vi visar att de utvärderingskriterier som för närvarande används kan sammanfatta dessa två frågor. De flesta tidigare metoder modell lemmar med stela och ledade mallar som utbildas oberoende av varandra, medan vi presenterar en omfattande diagnostisk utvärdering som tyder på att flexibel struktur och gemensam utbildning är avgörande för starka prestanda. Vi presenterar experimentella resultat på standardriktmärken som tyder på att vår strategi är det toppmoderna systemet för pose estimering, vilket förbättrar det tidigare arbetet med de utmanande Parse- och Buffy-datauppsättningarna samtidigt som de är storleksordningar snabbare.
Yang och Ramanan REF förbättrades på bildstrukturer blandningar genom att använda en blandning av mallar för varje del.
Articulated Human Detection with Flexible Mixtures of Parts
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}