Flera personer utgör uppskattning är grundläggande för många datorseende uppgifter och har gjort betydande framsteg under de senaste åren. Men få tidigare metoder utforskade problemet med pose uppskattning i trånga scener medan det förblir utmanande och oundvikligt i många scenarier. Dessutom kan nuvarande riktmärken inte ge en lämplig utvärdering för sådana fall. I detta dokument föreslår vi en ny och effektiv metod för att ta itu med problemet med pose estimering i publiken och en ny datauppsättning för att bättre utvärdera algoritmer. Vår modell består av två nyckelkomponenter: joint-candidate single person pose estimation (SPPE) och global maximal förening. Med multipeak förutsägelse för varje gemensam och global association med hjälp av grafmodellen är vår metod robust till oundviklig inblandning i trånga scener och mycket effektiv i slutledning. Den föreslagna metoden överträffar state-of-the-art metoder på CrowdPose dataset med 5.2 mAP och resultat på MSCOCO dataset visar generalisering förmåga vår metod. Källkod och datauppsättning finns på https://github.com/Jeff-sjtu/CrowdPose
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 utformade en global maximal föreningsalgoritm för att ta itu med föreningsproblemet i crowd scenarion.
CrowdPose: Efficient Crowded Scenes Pose Estimation and a New Benchmark
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}