Abstrakt. De flesta aktuella visionalgoritmer levererar sin utgång "som den är", utan att ange om den är korrekt eller inte. I detta dokument föreslår vi utvärderaralgoritmer som förutsäger om en visionalgoritm har lyckats. Vi illustrerar denna idé för fallet med Human Pose Estimation (HPE). Vi beskriver de steg som krävs för att lära sig och testa en utvärderare, inklusive användningen av en kommenterad marksanningsdataset för utbildning och testning av utvärderaren (och vi tillhandahåller en ny dataset för HPE-fallet), och utvecklingen av hjälpfunktioner som inte har använts av (HPE) algoritmen, men kan läras av utvärderaren för att förutsäga om resultatet är korrekt eller inte. Därefter byggs en utvärderare för var och en av fyra nyligen utvecklade HPE-algoritmer med hjälp av deras allmänt tillgängliga implementationer: Eichner och Ferrari [5], Sapp et al. [16], Andriluka et al. [2] och Yang och Ramanan [22]. Vi visar att utvärderaren i varje enskilt fall kan förutsäga om algoritmen har uppskattat posen korrekt eller inte.
I datorseende, Jammalamadaka et al. REF införde nyligen utvärderaralgoritmer för humanpose estimators (HPE) som kan upptäcka om HPE har lyckats.
Has my algorithm succeeded? an evaluator for human pose estimators
{'venue': 'In ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}