Multi-Stage HRNet：用于人体姿态估计的多阶段高分辨率网络
计算机视觉与模式识别
2019-10-15 v1
摘要
人体姿态估计对于动作识别和人机交互等视觉理解任务具有重要意义。在本工作中，我们提出一种多阶段高分辨率网络（Multi-Stage HRNet）来解决图像中多人姿态估计问题。具体而言，我们遵循自顶向下流程，并在单人姿态估计过程中保持高分辨率表示。此外，采用多阶段网络与跨阶段特征聚合来进一步细化关键点位置。所提方法在COCO数据集上取得了有前景的结果。我们的单模型单尺度测试配置在使用公开可用训练数据的test-dev上获得了77.1 AP分数。
引用
@article{arxiv.1910.05901,
title = {Multi-Stage HRNet: Multiple Stage High-Resolution Network for Human Pose Estimation},
author = {Junjie Huang and Zheng Zhu and Guan Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.05901},
year = {2019}
}
备注
technical report