Vi introducerar och utvärderar flera arkitekturer för Convolutional Neural Networks för att förutsäga 3D gemensamma platser för en hand som ges en djup karta. Vi visar först att en tidigare på 3D pose kan enkelt införas och avsevärt förbättra noggrannheten och tillförlitligheten av förutsägelserna. Vi visar också hur man använder sammanhang effektivt för att hantera tvetydigheter mellan fingrarna. Dessa två bidrag gör det möjligt för oss att avsevärt överträffa den senaste tekniken på flera utmanande riktmärken, både när det gäller noggrannhet och beräkningstider.
Oberweger m.fl. REF har infört och utvärderat flera arkitekturer för CNN för att förutsäga 3D gemensamma platser för en hand som ges en djup karta.
Hands Deep in Deep Learning for Hand Pose Estimation
{'venue': 'In Proceedings of 20th Computer Vision Winter Workshop (CVWW) 2015, pp. 21-30', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}