Människans tolkning och pose uppskattning har nyligen fått stort intresse på grund av deras betydande användningspotential. De befintliga dataseten har dock begränsat antal bilder och kommentarer och saknar en mängd olika mänskliga utseenden och täckning av utmanande fall i oinskränkta miljöer. I detta dokument introducerar vi ett nytt riktmärke kallat "Look in Person (LIP)" som ger ett betydande framsteg när det gäller skalbarhet, mångfald och svårigheter, vilket är avgörande för den framtida utvecklingen i den mänskliga-centrerade analysen. Denna omfattande datauppsättning innehåller över 50.000 noggrant kommenterade bilder med 19 semantiska deletiketter och 16 kroppsskarvar, som fångas från ett brett spektrum av perspektiv, ocklusioner och bakgrundskomplexiteter. Med hjälp av dessa rika annoteringar utför vi detaljerade analyser av den ledande mänskliga tolkningen och ställer upp skattningsmetoder för att på så sätt få insikter i framgångarna och misslyckandena med dessa metoder. För att ytterligare utforska och dra nytta av den semantiska korrelationen mellan dessa två uppgifter föreslår vi en ny gemensam mänsklig tolkning och utgör estimeringsnät för att utforska effektiv kontextmodellering, som samtidigt kan förutsäga tolkning och posera med extremt hög kvalitet. Dessutom förenklar vi nätverket för att lösa mänsklig tolkning genom att utforska en ny självövervakad strukturkänslig inlärningsmetod, som tvingar människan att ställa strukturer till med tolkningsresultat utan att tillgripa extra tillsyn. Datauppsättningarna, koden och modellerna finns på http://www.sysu-hcp.net/lip/.
Liang m.fl. I Ref föreslås en ny gemensam mänsklig tolkning och utgör ett estimeringsnät, som innebär att mänskliga poserar strukturer i tolkningsresultaten utan att man tillgriper extra tillsyn.
Look into Person: Joint Body Parsing & Pose Estimation Network and a New Benchmark
{'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']}