Vi undersöker vikten av delar för de uppgifter handling och attribut klassificering. Vi utvecklar en delbaserad strategi genom att utnyttja konvolutionella nätverksfunktioner som inspirerats av den senaste tidens framsteg i datorseendet. Våra deldetektorer är en djup version av poleter och fångar delar av människokroppen under en tydlig uppsättning poser. För uppgifterna handling och attribut klassificering, tränar vi holistiska konvolutionella neurala nätverk och visar att lägga delar leder till toppresultat för båda uppgifterna. Vi observerar att för djupare nätverk delar är mindre betydande. Dessutom visar vi hur effektivt vårt tillvägagångssätt är när vi ersätter en orakle persondetektor, vilket är standard i det nuvarande utvärderingsprotokollet för båda uppgifterna, med ett toppmodernt persondetekteringssystem.
Gkioxari m.fl. I REF föreslogs en djup version av poleter för att upptäcka kroppsdelar som sedan användes för att utföra åtgärds- och attributklassificering.
Actions and Attributes from Wholes and Parts
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}