面向自然场景图像的手部检测上下文注意力方法
计算机视觉与模式识别
2019-04-11 v1
摘要
我们提出 Hand-CNN，一种用于在无约束图像中检测手部掩码并预测手部朝向的新型卷积网络架构。Hand-CNN 以 MaskRCNN 为基础，引入一种新颖的注意力机制，在检测过程中融入上下文线索。该注意力机制可作为一个高效网络模块实现，捕获特征间的非局部依赖关系。此网络模块可插入目标检测网络的不同阶段，且整个检测器可进行端到端训练。我们还引入了一个包含无约束图像中手部的大规模标注手部数据集，用于训练和评估。我们表明 Hand-CNN 在多个数据集上优于现有方法，包括我们的手部检测基准和公开可用的 PASCAL VOC 人体布局挑战赛。我们还对手部检测进行了消融实验，以证明所提出的上下文注意力模块的有效性。
引用
@article{arxiv.1904.04882,
title = {Contextual Attention for Hand Detection in the Wild},
author = {Supreeth Narasimhaswamy and Zhengwei Wei and Yang Wang and Justin Zhang and Minh Hoai},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.04882},
year = {2019}
}
备注
9 pages, 9 figures