Hand pose uppskattning från en enda djup bild är ett viktigt ämne i datorseende och mänsklig datorinteraktion. Trots de senaste framstegen inom detta område främjas av konvolutionella neurala nätverk, exakta hand pose uppskattning är fortfarande ett utmanande problem. I detta dokument föreslår vi en Pose guidad strukturerad Region Ensemble Network (Pose-REN) för att öka prestanda hand pose uppskattning. Den föreslagna metoden extraherar regioner från särdragskartor över konvolutionella neurala nätverk under ledning av en initialt uppskattad pose, vilket genererar mer optimala och representativa funktioner för hand pose uppskattning. De extraherade särdrag regionerna integreras sedan hierarkiskt enligt topologin för handleder genom att använda trädstrukturerade fullt anslutningar. En förfinad uppskattning av hand pose är direkt regressed av det föreslagna nätverket och den slutliga handen pose erhålls genom att använda en iterativ kaskad metod. Omfattande experiment på offentlig hand utgör dataset visar att vår föreslagna metod överträffar toppmoderna algoritmer.
Chen och Al. I REF föreslås ett nätverk för guidad regionensemble som är utformat för att fånga trädliknande handstruktur och som är utbildat end-to-end på ett iterativt sätt.
Pose Guided Structured Region Ensemble Network for Cascaded Hand Pose Estimation
{'venue': 'Neurocomputing 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}