Figur 1: Dense pose estimering syftar till att kartlägga alla mänskliga bildpunkter i en RGB-bild till människokroppens 3D-yta. Vi introducerar DensePose-COCO, en storskalig mark-truth dataset som innehåller manuellt kommenterade bild-till-yt-korrespondenser för 50K bilder, och träna DensePose-RCNN till tät regression UV-koordinater vid flera ramar per sekund.
Guler m.fl. REF föreslår en innovativ datauppsättning till exempel humananalys på människanivå, DensePose-COCO, en storskalig mark-truth-datauppsättning med korrespondenser av bild-till-ytan manuellt kommenterade på 50k COCO-bilder.
DensePose: Dense Human Pose Estimation in the Wild
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}