Beyond Tree Structure Models: A New Occlusion Aware Graphical Model for Human Pose Estimation论文小摘

最新推荐文章于 2023-10-05 10:54:06 发布
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#pose #graph

本文介绍了2015年ICCV上的一篇论文，该文针对姿态估计中的遮挡问题提出了一种遮挡感知图模型。该模型能够有效处理自遮挡和其他目标遮挡两种情况。

一、介绍

      这篇文章是2015年的ICCV的文章，当时还是非常流行使用“树结构”以及“图模型”来解决“姿态估计”问题的。这篇文章的核心内容是要去解决，姿态估计过程中面临的一个挑战“遮挡”问题。文章中将遮挡分为了两类进行讨论，第一类是自遮挡，第二类是其他目标遮挡。文章提出了一个“遮挡感知图模型（occlusion aware graphical model）”

二、主要内容

        

Occlusion Aware Facial Expression RecognitionUsing CNN With Attention Mechanism阅读笔记
wlh156423的博客
02-02 2874
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/8576656 代码链接：https://github.com/mysee1989/PG-CNN 主要目的 通过注意力机制的方式解决遮挡情况下的人脸表情识别 文章主要贡献 1）提出了一种带有注意机制的卷积神经网络（ACNN）来识别有部分被遮挡的面部表情。 ACNN 可以自动感知面部的遮挡区域，并专注于信息量最大且未被遮挡的区域；在各个数据集（实验室条件下和真实环境中）取得了最优结果； 2）提出了（FED-RO）数据集，是第.
open pose2019 OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields论文翻译与原理理解
sunnyblogs的博客
09-10 1774
highlights： ①证明只有PAFs的优化有助于系统的性能和准确性。（之前的工作认为PAFs和body part location estimation共同作用才能促进系统优化） ②提出第一个组合body 和foot的detector（基于一个内部注释的脚部数据集，已开源） ③本文提出的组合检测器不仅减少了推理时间而且保持了每个部件的准确性 ④发布了openpose这一开源系统 Human pose estimation存在的挑战; first：用于检测的图片中的人的数量是未知的且无规律的 secon
【论文阅读笔记】Occlusion-Aware Siamese Network for Human Pose Estimation
时光机 °的博客
02-24 1761
论文地址：Occlusion-Aware Siamese Network for Human Pose Estimation 论文总结   本文的网络名，作者命名为OASNet。本文的出发点就如名字所说的一般，设计方法的思路是朝着姿态检测中遮挡问题做的。其主要做法就是通过人工制作遮挡，使用attention机制将遮挡部分的信息擦除，然后使用领域信息重构回丢失的有用信息，这部分也就是信息擦除和重构模块。这个attention分支得到的东西是通过中间监督来保证遮挡部分的信息擦除。   特征重构部分是想要将特征擦
【论文阅读笔记】How Robust is 3D Human Pose Estimation to Occlusion?
时光机 °的博客
10-12 406
论文地址：https://arxiv.org/abs/1808.09316 论文总结   本文主要在生成遮挡策略的方向上进行实验，得到实验结果和对比。但由于当时的精度不是特别高，所以其中的一些结论现如今不一定完全适用。   实验了几种策略，单个矩形框、多个矩形框、多个条状、多个圆形、VOC对象嵌入等方式，如下图所示。   论文的结论是，VOC的嵌入式遮挡策略，对于多重遮挡情况的泛化能力较好。 论文介绍   本文自己实现了一个全卷积网络，预测3D的heatmap，目标是图片空间的x,y以及相对根节
《OCCLUSION-AWARE GAN FOR FACE DE-OCCLUSION IN THE WILD 》
qq_44465615的博客
11-12 1591
《用于自然状态下人脸去遮挡的遮挡发现GAN》论文翻译 声明：本篇论文原作者为Jiayuan Dong1, Liyan Zhang1,∗, Hanwang Zhang2, Weichen Liu2 dongjiayuan99@gmail.com, zhangly84@126.com, 1Nanjing University of Aeronautics and Astronautics;{hanwangzhang, liu}@ntu.edu.sg, 2Nanyang Technological Univers
[论文阅读笔记27]Occlusion-Aware Detection and Re-ID Calibrated Network for Multi-Object Tracking
wjpwjpwjp0831的博客
10-05 2086
在MOT任务中, 遮挡一直是一个有挑战性的问题. 遮挡不仅会降低检测效果, 导致轨迹碎片化, 还会影响Re-ID的精度. 为此, 我们提出了ORCTrack解决遮挡问题. 具体地, 我们提出了一个关注遮挡的注意力模块(Occlusion-Aware Attention Module), 这个模块的目标是突出目标特征, 抑制背景特征, 进而提升检测器对潜在被遮挡目标的精度. 此外, 我们还设计了基于最优传输的Re-ID特征匹配模块, 目的是利用帧间的互补性对Re-ID特征进行增强和校准.
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【姿态估计文章阅读】Joint Training of a Convolutional Network and a Graphical Model for Human Pose Estimation
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2D人体姿态估计 - Stakced Hourglass Network（SHN）个人理解
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bryant_meng
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