Flerpersoners pose assessment i det vilda är utmanande. Även om toppmoderna mänskliga detektorer har visat goda prestanda, små fel i lokalisering och igenkänning är oundvikliga. Dessa fel kan orsaka misslyckanden för en enda person utgör estimator (SPPE), särskilt för metoder som enbart är beroende av mänskliga detektionsresultat. I detta dokument föreslår vi en ny regional ram för bedömning av flera personers ställning (RMPE) för att göra det lättare att göra en uppskattning i närvaro av oriktiga begränsande rutor för människor. Vårt ramverk består av tre komponenter: Symmetric Spatial Transformer Network (SSTN), Parametric Pose Non-Maximum-Suppression (NMS) och Pose-Guided Propositions Generator (PGPG). Vår metod kan hantera felaktiga avgränsande rutor och överflödiga upptäckter, vilket gör det möjligt att uppnå 76.7 mAP på MPII (multi person) dataset [3]. Vår modell och källkod görs allmänt tillgänglig. †...............................................................
Dominerande mänskliga förslag extraheras av STN i regionala multi-person pose uppskattning REF.
RMPE: Regional Multi-person Pose Estimation
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}