Vi presenterar en metod för att uppskatta artikulerade mänskliga pose från en enda statisk bild baserad på en grafisk modell med nya parvisa relationer som gör adaptiv användning av lokala bildmätningar. Mer exakt anger vi en grafisk modell för mänsklig pose som utnyttjar det faktum att de lokala bildmätningarna kan användas både för att upptäcka delar (eller leder) och för att förutsäga de rumsliga sambanden mellan dem (Bildberoende parvisa relationer). Dessa rumsliga relationer representeras av en blandningsmodell. Vi använder Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) för att lära oss villkorliga sannolikheter för närvaron av delar och deras rumsliga relationer inom bildplåster. Därför kombinerar vår modell representationsflexibiliteten hos grafiska modeller med DCNN:s effektivitet och statistiska kraft. Vår metod överträffar betydligt toppmoderna metoder på LSP- och FlIC-dataseten och presterar också mycket bra på Buffy-datasetet utan någon utbildning.
REF fånga rumslig relation inom bildplåster av olika delar med DCNN och grafisk modell.
Articulated Pose Estimation by a Graphical Model with Image Dependent Pairwise Relations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}