关键点社区
计算机视觉与模式识别
2021-10-05 v1
摘要
我们提出一种快速的自底向上方法，可联合检测人体或物体上超过 100 个关键点，亦称人体/物体姿态估计。我们将属于一个人或物体的所有关键点——即姿态——建模为图，并利用社区检测的洞见来量化关键点的独立性。我们使用图中心性度量来为姿态的不同部分分配训练权重。我们提出的度量量化了一个关键点与其邻域连接的紧密程度。我们的实验表明，在带有面部、手部和脚部细粒度关键点标注共 133 个关键点的人体姿态估计上，我们的方法优于所有先前方法。我们还展示了我们的方法可泛化至汽车姿态。
引用
@article{arxiv.2110.00988,
title = {Keypoint Communities},
author = {Duncan Zauss and Sven Kreiss and Alexandre Alahi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.00988},
year = {2021}
}
备注
Accepted to ICCV 2021