Djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) har uppnått stor framgång. Å andra sidan har modellering av strukturell information visat sig vara avgörande i många visionsproblem. Det är av stort intresse att integrera dem på ett effektivt sätt. I ett klassiskt neuralt nätverk, det finns inget meddelande som passerar mellan neuroner i samma lager. I detta dokument föreslår vi ett ramverk för CRF-CNN som samtidigt kan modellera strukturell information i både utgående och dolda funktionslager på ett probabilistiskt sätt, och det tillämpas på mänsklig pose assessment. Ett meddelande passerar system föreslås, så att i olika lager varje kropp gemensamma tar emot meddelanden från alla andra på ett effektivt sätt. Sådana meddelande passerar kan genomföras med konvolution mellan funktioner kartor i samma lager, och det är också integrerat med feedforward förökning i neurala nätverk. Slutligen tillhandahålls ett neuralt nätverk genomförande av endto-end lärande CRF-CNN. Dess effektivitet visas genom experiment på två referensdatauppsättningar.
Chu Chao m.fl. I REF föreslås ett ramverk för CRF-CNN som samtidigt kan modellera strukturell information i både utgående och dolda funktionsskikt på ett probabilistiskt sätt, och tillämpa det på mänsklig pose assessment.
CRF-CNN: Modeling Structured Information in Human Pose Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}