Vi föreslår en heterogen multi-task lärande ram för människa pose uppskattning från monokulära bilder med hjälp av en djup konvolutional neurala nätverk. I synnerhet lär vi oss samtidigt att en människa utgör regressator och glidfönster kroppsdel och ledpunktsdetektorer i en djup nätverksarkitektur. Vi visar att inklusive detektionsuppgifter hjälper till att regularisera nätverket, styra det att konvergera till en bra lösning. Vi rapporterar konkurrenskraftiga och toppmoderna resultat på flera datauppsättningar. Vi visar också empiriskt att de lärda nervcellerna i det mellersta skiktet av vårt nätverk är anpassade till lokala kroppsdelar.
Sijin m.fl. REF lär sig samtidigt utgöra gemensam regressator och skjutfönster kroppsdel detektor i en djup nätverk arkitektur.
Heterogeneous Multi-task Learning for Human Pose Estimation with Deep Convolutional Neural Network
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}