人体姿态估计的自对抗训练
计算机视觉与模式识别
2017-08-16 v2
摘要
本文提出一种基于深度学习的人体姿态估计方法。我们采用生成对抗网络作为学习范式，其中搭建两个架构相同的堆叠沙漏网络（stacked hourglass networks），一个作为生成器，另一个作为判别器。训练完成后，生成器用作人体姿态估计器。判别器区分真值热力图与生成的热力图，并将对抗损失反向传播给生成器。该过程使生成器能够学习合理的人体配置，并被证明有助于提高预测精度。
引用
@article{arxiv.1707.02439,
title = {Self Adversarial Training for Human Pose Estimation},
author = {Chia-Jung Chou and Jui-Ting Chien and Hwann-Tzong Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.02439},
year = {2017}
}
备注
CVPR 2017 Workshop on Visual Understanding of Humans in Crowd Scene and the 1st Look Into Person (LIP) Challenge