Mänsklig pose uppskattning och semantisk delsegmentering är två kompletterande uppgifter i datorseendet. I detta dokument föreslår vi att de två uppgifterna ska lösas gemensamt för naturliga flerpersonsbilder, i vilka den uppskattade posen ger objekt-nivå form före regularisera delsegment medan delnivåsegmenten begränsar variationen av pose platser. Vi tränar först två helt konvolutionella neurala nätverk (FCN), nämligen Pose FCN och Part FCN, för att ge en första uppskattning av pose potential och semantisk del potential. Därefter, för att förfina posera gemensam placering, är de två typerna av potential sammansmälta med en fullt ansluten villkorlig slumpmässig fält (FCRF), där en ny segment-gemensam jämnhet term används för att uppmuntra semantisk och rumslig konsekvens mellan delar och leder. För att förfina delsegment, den förfinade pose och den ursprungliga delen potential integreras genom en del FCN, där skelettet funktionen från pose fungerar som ytterligare regulariserings signaler för delsegment. Slutligen, för att minska komplexiteten i FCRF, vi inducera mänskliga detektionslådor och härleda grafen inuti varje låda, vilket gör slutsatsen fyrtio gånger snabbare. Eftersom det inte finns några datauppsättningar som innehåller både delsegment och pose-etiketter, utökar vi PASCAL VOC-deluppsättning [6] med mänskliga pose-fogar 1 och utför omfattande experiment för att jämföra vår metod mot flera av de senaste strategierna. Vi visar att vår algoritm överträffar konkurrerande metoder med 10,6 % i pose estimering med mycket snabbare hastighet och med 1,5 % i semantisk delsegmentering.
Xia m.fl. REF förfinar persondelsegmenteringar med hjälp av den uppskattade ställningen för personen.
Joint Multi-person Pose Estimation and Semantic Part Segmentation
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}