Apr, 2017

对抗 PoseNet：一种结构感知的卷积网络，用于人体姿态估计

PDF
TL;DR本文使用结构感知卷积网络来隐式地将人体结构的先验信息纳入深度网络的训练，以便在单目图像中实现更好的人体姿态估计。
human pose estimationmonocular imagesgeometric constraintsconvolutional networkdiscriminators
发现论文，激发创造
  • 构造感知完全卷积神经网络的对抗学习用于地标定位

    通过结构感知的全卷积网络以及 GAN 的显式 / 隐式学习策略，该论文提出了一种解决单目图像中姿态估计问题的方法，并在 2D 和 3D 姿态估计以及人脸重要标识等相关任务上显著优于现有方法。

    Nov, 2017

  • 通过对抗学习实现自然环境下的三维人体姿态估计

    本论文提出了一种对抗性学习框架，利用基于多源鉴别器的几何描述符对在野外场景下的 2D 姿态注释图像进行 3D 人体姿态估计。实验证明，该方法在公共基准测试上明显优于以往的最先进方法。

    Mar, 2018

  • 使用深度神经网络进行 3D 人体姿态结构预测

    本文提出了一种基于深度学习回归体系结构的 3D 人体姿势结构预测方法，该方法借助于过度完备的自动编码器并考虑关节从属关系，优于现有技术，包括结构保留和预测准确性两方面。

    May, 2016

  • 人体姿态估计的多尺度结构感知网络

    本文提出了一种多尺度结构感知神经网络，通过多尺度监督、多尺度回归网络、中间监督和结构感知损失以及关键点掩蔽训练方案等四个方面对深度卷积 - 反卷积沙漏模型进行改进，以有效地提高人体姿势估计的性能。该网络不仅可以解决尺度差异、遮挡和复杂多人场景等问题，而且可以全局优化多尺度特征的结构匹配，并在 MPII 挑战排行榜上取得了领先地位。

    Mar, 2018

  • 使用卷积网络学习人体姿势估计特征

    本文提出了一种新的基于卷积神经网络的人体姿势估计的架构和改进的学习技术，能够学习底层特征和高级弱空间模型，在姿态估计中比现有传统架构实现了显著改善。同时，本文探讨了一些研究中发现的经验教训，表明在一些情况下，甚至仅涵盖图像中的几个像素的特征检测器也可以产生出强的特征检测结果，并且高级空间模型对姿势估计的改善效果相对较小。本文的主要贡献在于展示了一种特定变体的深度学习可以在该任务上胜过所有现有传统架构。

    Dec, 2013

  • 卷积网络和图形模型联合训练的人体姿态估计

    本文提出一种新的混合架构，并将其成功应用于单眼图像中的人体姿态估计等领域，同时提出了联合训练的想法以提高性能并明显超越现有技术。

    Jun, 2014

  • Thin-Slicing Network: 视频中姿态估计的深度结构模型

    本文提出了一种深度结构模型，用于在不受限制的视频中预测人体姿态序列，借助于深度卷积神经网络、时间信息和领域知识，该模型能够同时表示身体关节的外观和它们的时空关系，并有效约束骨骼结构和强制时间一致性。在两个广泛使用的基准测试数据集上评估该架构，取得了比现有最先进方法更好的性能表现。

    Mar, 2017

  • 人体姿态估计的自对抗训练

    本文提出了一种基于深度学习的人体姿势估计方法，采用生成对抗网络作为学习模式，在两个相同结构的堆叠沙漏网络中设定生成器和判别器，生成器用作人体姿势估计，判别器将真实热力图与生成的热力图区分，通过对抗损失反向传播至生成器，使生成器学习合理的人体各部分构造，提高预测准确性。

    Jul, 2017

  • 卷积神经网络实现高效的物体定位

    通过深度卷积网络及位置细化模型使人体姿态的关节定位精度得到提升

    Nov, 2014

  • 深度卷积神经网络下的人体姿态估计的异构多任务学习

    本文提出了一个异构多任务学习框架，用于通过深度卷积神经网络从单 ocular 图像中实现人体姿势估计，同时学习姿势 - 关节回归器和滑动窗口身体部位检测器，并证明包含身体部位检测任务有助于正则化网络，并指导其收敛于良好解决方案，并在多个数据集上报告了竞争和最先进的结果。 还通过实验证明，我们的网络中间层中学习的神经元针对局部身体部位进行了优化。

    Jun, 2014