一种自上而下的 articulated 人体姿态估计与跟踪方法
计算机视觉与模式识别
2019-01-24 v1
摘要
视频中的多人人体姿态估计与姿态跟踪两项任务都极具挑战性。现有方法可分为两类：自上而下与自下而上方法。本文遵循自上而下方法，旨在构建一个由三个模块组成的强基线系统：人体候选检测器、单人姿态估计器与人体姿态跟踪器。首先，我们在最先进方法中选取通用目标检测器来检测人体候选。随后，使用级联金字塔网络估计相应人体姿态。最后，采用基于光流的姿态跟踪器实现跨帧关键点关联，即为每个多人候选分配唯一且时间一致的id，以用于多目标姿态跟踪。我们进行了大量消融实验来验证不同模型与配置的选择。我们参与了两项ECCV 18 PoseTrack挑战赛：姿态估计与姿态跟踪。
引用
@article{arxiv.1901.07680,
title = {A Top-down Approach to Articulated Human Pose Estimation and Tracking},
author = {Guanghan Ning and Ping Liu and Xiaochuan Fan and Chi Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.07680},
year = {2019}
}
备注
To appear in ECCVW (2018). Workshop: 2nd PoseTrack Challenge