CVPR 2023: Analyzing and Diagnosing Pose Estimation With Attributions

我们从以下六个维度对论文选题进行分类：

1. 研究重点：

• 姿态估计：这个类别涵盖了旨在直接预测来自各种输入（如图像或视频）的身体部位（关节、肢体）的空间配置的研究。例如，使用深度学习网络直接回归关键点坐标或生成突出显示可能的关节位置的热图的研究。
• 可解释性方法：这个领域专注于理解姿态估计模型如何做出决策。梯度基于归因方法的技术可视化输入中影响模型预测的区域，提供其推理过程的见解。
• 表示学习：这个研究领域围绕开发用于改进姿态估计的新方法来表示图像或视频数据。例如，研究探索空间注意机制、有效的特征提取技术以及学习身体部位关系的研究。