Diskriminativa metoder genererar ofta handposer som är kinematiskt osannolika, då generativa metoder används för att korrigera (eller verifiera) dessa resultat i en hybridmetod. Att uppskatta 3D-hand posera i en hierarki, där det högdimensionella utdatautrymmet bryts ned i mindre, har visat sig vara effektivt. Befintliga hierarkiska metoder fokuserar främst på nedbrytningen av utdatautrymmet medan ingångsutrymmet förblir nästan detsamma längs hierarkin. I detta dokument, en hybrid hand pose estimation metod föreslås genom att tillämpa den kinematiska hierarkiska strategin på inmatningsutrymmet (samt utdatautrymmet) av den diskriminativa metoden med en rumslig uppmärksamhetsmekanism och optimeringen av den generativa metoden genom hierarkisk Partikel Swam Optimization (PSO). Den rumsliga uppmärksamhetsmekanismen integrerar kaskad och hierarkisk regression till en CNN-ram genom att omvandla både indata (och funktionsutrymme) och utdatautrymme, vilket avsevärt minskar synsättet och artikulation variationer. Mellan nivåerna i hierarkin tvingar den hierarkiska allmännyttan de kinematiska begränsningarna till CNN:s resultat. De experimentella resultaten visar att vår metod avsevärt överträffar fyra state-of-the-art metoder och tre baslinjer på tre offentliga riktmärken.
- Ja, det är jag. REF kombinerar en spatial uppmärksamhetsmekanism och PSO på ett kaskad- och hierarkiskt sätt.
Spatial Attention Deep Net with Partial PSO for Hierarchical Hybrid Hand Pose Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}