用于衣物关键点检测的聚合与微调方法
计算机视觉与模式识别
2020-05-04 v1
摘要
衣物关键点检测是许多应用中的基础问题。本文提出一种用于衣物关键点检测的新训练方案：（Aggregation and Finetuning）。我们研究了不同类别衣物关键点之间的同质性，并利用其设计训练流程。大量实验表明，我们的方法大幅优于当前最先进（state-of-the-art, SOTA）方法。我们的方法还在 DeepFashion2 Challenge 2020 的衣物关键点估计赛道中获得第一名，在测试集上 AP 为 0.590，验证集上为 0.615。代码将公开于 https://github.com/lzhbrian/deepfashion2-kps-agg-finetune 。
关键词
引用
@article{arxiv.2005.00419,
title = {Aggregation and Finetuning for Clothes Landmark Detection},
author = {Tzu-Heng Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.00419},
year = {2020}
}
备注
Technical report, 4 pages