卷积网络与图模型联合训练用于人体姿态估计
计算机视觉与模式识别
2014-09-19 v2
摘要
本文提出了一种由深度卷积网络和马尔可夫随机场组成的新型混合架构。我们展示了该架构如何成功应用于单目图像中具有挑战性的人体关节姿态估计问题。该架构能够利用结构性领域约束，例如身体关节位置之间的几何关系。我们表明，对这两种模型范式进行联合训练可以提高性能，使我们能够显著超越现有的最先进技术 (state-of-the-art)。
引用
@article{arxiv.1406.2984,
title = {Joint Training of a Convolutional Network and a Graphical Model for Human Pose Estimation},
author = {Jonathan Tompson and Arjun Jain and Yann LeCun and Christoph Bregler},
journal= {arXiv preprint arXiv:1406.2984},
year = {2014}
}