Simple Pose：重新思考并改进自底向上多人姿态估计方法
计算机视觉与模式识别
2019-11-26 v1
摘要
我们重新思考了一种著名的自底向上多人姿态估计方法，并提出了一种改进方法。得益于以下方面，该改进方法显著超越基线：(1) 一种直观但更合理的表示，我们称之为身体部位，用于编码关键点之间的连接信息；(2) 带有注意力机制的改进堆叠沙漏网络；(3) 一种新颖的 focal L2 损失，专用于困难关键点与关键点关联（身体部位）挖掘；(4) 一种鲁棒的贪心关键点分配算法，用于将检测到的关键点分组成个体姿态。我们的方法不仅直接明了，而且在平均精度上比基线高出约 15%，并在 MS-COCO test-dev 数据集上达到与最先进水平相当的性能。代码与预训练模型已在线公开。
引用
@article{arxiv.1911.10529,
title = {Simple Pose: Rethinking and Improving a Bottom-up Approach for Multi-Person Pose Estimation},
author = {Jia Li and Wen Su and Zengfu Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.10529},
year = {2019}
}
备注
Accepted by AAAI 2020 (the Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence)