对抗式 PoseNet：一种用于人体姿态估计的结构感知卷积网络
计算机视觉与模式识别
2017-05-03 v2
摘要
对于单目图像中的人体姿态估计，关节遮挡和人体上的重叠常导致偏离的姿态预测。在此情况下，可能产生生物学上不合理的姿态预测。相反，人类视觉能够利用关节互连的几何约束来预测姿态。为解决该问题，我们通过引入关于人体结构的先验知识，提出了一种新颖的结构感知卷积网络，在深度网络训练期间隐式地考虑这些先验。此类约束的显式学习通常具有挑战性。相反，我们设计判别器来区分真实姿态与虚假姿态（例如生物学上不合理的姿态）。如果姿态生成器（G）生成的结果使判别器无法与真实姿态区分，则网络成功学习了先验。
引用
@article{arxiv.1705.00389,
title = {Adversarial PoseNet: A Structure-aware Convolutional Network for Human Pose Estimation},
author = {Yu Chen and Chunhua Shen and Xiu-Shen Wei and Lingqiao Liu and Jian Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.00389},
year = {2017}
}
备注
Fixed typos. 14 pages. Demonstration videos are http://v.qq.com/x/page/c039862eira.html, http://v.qq.com/x/page/f0398zcvkl5.html, http://v.qq.com/x/page/w0398ei9m1r.html