論文閱讀：《Convolutional Pose Machines》CVPR 2016
概述 本文使用CNN進行人體姿態估計，它的主要貢獻在於使用順序化的卷積架構來表達空間信息和紋理信息。順序化的卷積架構表現在網絡分爲多個階段，每一個階段都有監督訓練的部分。前面的階段使用原始圖片作爲輸入，後面階段使用之前階段的特徵圖作爲輸入，主要是爲了融合空間信息，紋理信息和中心約束。另外，對同一個卷積架構同時使用多個尺度處理輸入的特徵和響應，既能保證精度，又考慮了各部件之間的遠近距離關係。 網絡結
相關文章
- 1. 論文閱讀筆記: 2016 cvpr Convolutional Pose Machines（轉載）
- 2. 【Pose】Convolutional Pose Machines
- 3. Convolutional Pose Machines
- 4. 論文閱讀：《Structured Feature Learning for Pose Estimation》CVPR 2016
- 5. 論文閱讀記錄_[CVPR2016] Convolutional Pose Machine
- 6. Convolutional Pose Machines（理解）
- 7. 論文閱讀：《Towards accurate multi-person pose estimation in the wild》CVPR 2017
- 8. 論文學習- Convolutional Pose Machines 卷積位姿機
- 9. 論文閱讀：deformable convolutional networks
- 10. 粗讀CVPR論文《Graph Convolutional Tracking》
- 更多相關文章...
- • RSS 閱讀器 - RSS 教程
- • C# 文本文件的讀寫 - C#教程
- • JDK13 GA發佈：5大特性解讀
- • Scala 中文亂碼解決
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 論文閱讀筆記: 2016 cvpr Convolutional Pose Machines（轉載）
- 2. 【Pose】Convolutional Pose Machines
- 3. Convolutional Pose Machines
- 4. 論文閱讀：《Structured Feature Learning for Pose Estimation》CVPR 2016
- 5. 論文閱讀記錄_[CVPR2016] Convolutional Pose Machine
- 6. Convolutional Pose Machines（理解）
- 7. 論文閱讀：《Towards accurate multi-person pose estimation in the wild》CVPR 2017
- 8. 論文學習- Convolutional Pose Machines 卷積位姿機
- 9. 論文閱讀：deformable convolutional networks
- 10. 粗讀CVPR論文《Graph Convolutional Tracking》