Abstrakt. Vi tar itu med problemet med artikulerade mänskliga pose uppskattning genom att lära sig en grov-till-fin kaskad av bildstruktur modeller. Även om den finnivå state-space av poser av enskilda delar är för stor för att tillåta användning av rika utseende modeller, de flesta möjligheter kan uteslutas genom effektiva strukturerade modeller i en grövre skala. Vi föreslår att lära sig en sekvens av strukturerade modeller på olika pose upplösningar, där grova modeller filtrerar pose utrymme för nästa nivå via sina max-marginaler. Kaskaden är tränad för att beskära så mycket som möjligt samtidigt som verkliga poser för den slutliga nivån bildstruktur modell. Den slutliga nivån använder mycket dyrare segmentering, kontur och form funktioner i modellen för återstående filtrerade uppsättning kandidater. Vi utvärderar vårt ramverk på den utmanande Buffy och PASCAL människa pose dataset, förbättra state-of-the-art.
Istället för att förlita sig på en enda modell, Sapp et al. I REF föreslogs en grov-till-fin kaskad av bildstrukturmodeller.
Cascaded Models for Articulated Pose Estimation
{'venue': 'ECCV 2010', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}