För mänskliga pose uppskattning i monokulära bilder, gemensamma ocklusioner och överlappning på mänskliga kroppar ofta resultera i avvikande pose förutsägelser. Under dessa omständigheter kan biologiskt osannolika pose förutsägelser framställas. Den mänskliga visionen kan däremot förutsäga problem genom att utnyttja geometriska begränsningar av den gemensamma sammankopplingen. För att ta itu med problemet genom att införliva tidigare domar om mänskliga kroppars struktur föreslår vi ett nytt struktur-medvetet konvolutionsnätverk för att implicit ta hänsyn till sådana förutfattade meningar under utbildningen av det djupa nätverket. Uttryckligen är det en utmaning att lära sig sådana begränsningar. Istället designar vi discriminatorer för att skilja de verkliga poserna från de falska (såsom biologiskt osannolika). Om pose generator (G) genererar resultat som discriminatorn misslyckas med att skilja från verkliga sådana, nätverket framgångsrikt lär sig tidigare. För att bättre fånga strukturberoendet av mänskliga kroppsleder, är generatorn G utformad på ett staplat multi-task sätt att förutsäga såväl poser som ocklusion värmekartor. Sedan skickas pose och ocklusion värmekartor till discriminators för att förutsäga sannolikheten för att posen är verklig. Utbildningen av nätverket följer strategin för villkorliga (generativa) kontradiktoriska nätverk (GAN). Det föreslagna nätverkets effektivitet utvärderas med hjälp av två allmänt använda datauppsättningar av referensvärden för mänskliga skattningar. Vår strategi överträffar betydligt de senaste metoderna och genererar nästan alltid rimliga mänskliga pose förutsägelser.
Chen och Al. REF verkställde människokroppens tidigare struktur genom att föreslå ett generativt kontradiktoriskt nätverk med två discriminatorer för att bestraffa generationen av osannolika poser.
Adversarial PoseNet: A Structure-Aware Convolutional Network for Human Pose Estimation
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}