Detta papper fokuserar på strukturerad-output lärande med hjälp av djupa neurala nätverk för 3D människa pose uppskattning från monokulära bilder. Vårt nätverk tar en bild och 3D poserar som ingångar och utgångar ett poängvärde, vilket är högt när bilden-pose par matchar och låg annars. Nätverksstrukturen består av ett konvolutionellt neuralt nätverk för bildfunktionsextraktion, följt av två subnätverk för att omvandla bildfunktionerna och posera till en gemensam inbäddning. Poängfunktionen är sedan punkt-produkten mellan bilden och posera inbäddningar. Bilden-pose inbäddning och poäng funktion tränas gemensamt med hjälp av en maximal marginal kostnad funktion. Vårt föreslagna ramverk kan tolkas som en speciell form av strukturerade stöd vektor maskiner där den gemensamma funktionen utrymme är diskriminerande lärt med hjälp av djupa neurala nätverk. Vi föreslår också ett effektivt recidiverande neurala nätverk för att utföra slutledning med den lärda bild-bäddning. Vi testar vårt ramverk på datasetet Human3.6m och får toppmoderna resultat jämfört med andra nya metoder. Slutligen presenterar vi visualiseringar av bilden-pose inbäddning utrymme, visar nätverket har lärt sig en hög nivå inbäddning av kroppsorientering och pose-konfiguration.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF föreslog att strukturinlärningen skulle integreras i en ram för djupinlärning, som består av ett konvolutionellt neuralt nätverk för att extrahera bildfunktionen, och två följande undernätverk för att omvandla bildfunktionerna och utgöra ett gemensamt inbäddande.
Maximum-Margin Structured Learning with Deep Networks for 3D Human Pose Estimation
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}