I detta dokument är vi intresserade av nedifrån-och-upp flerpersoners pose assessment. En typisk nedifrån-och-upp rörledning består av två huvudsteg: värmekarta förutsägelse och nyckelpunkt gruppering. Vi fokuserar främst på det första steget för att förbättra noggrannheten i värmekartan. Vi föreslår Higher-Resolution Network (HigerHRNet), som är en enkel förlängning av High-Resolution Network (HRNet). High-erHRNet genererar högre upplösning funktionskartor genom att dekonvergera de högupplösta funktionskartor utgivna av HRNet, som är rumsligt mer exakta för små och medelstora personer. Sedan bygger vi högkvalitativa funktioner på flera nivåer och utför flerskaliga pose förutsägelser. Den extra beräkningen overhead är marginell och försumbar i jämförelse med befintliga bottom-up metoder som förlitar sig på flerskaliga bildpyramider eller stor indata bildstorlek för att generera exakta pose värmekartor. HigherHRNet överträffar alla befintliga bottom-up metoder på COCO dataset utan att använda flerskaliga test. Koden och modellerna kommer att släppas. * Detta arbete gjordes medan Bin Xiao var på Microsoft. CNN (a) Uppdaterar indataavbildningen. Värmekarta Aggregering CNN CNN CNN (b) Flerskalig provning. Värmekarta Aggregering HRNet (c) Vår strategi.
HögreHR-Net REF upprätthåller högupplösta funktionskartor som effektivt förbättrar precisionen i förutsägelserna.
Bottom-up Higher-Resolution Networks for Multi-Person Pose Estimation.
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}