说明mpii采用训练与验证

本文探讨了使用卷积部分热图回归进行人体姿态估计的方法,并介绍了在MPII数据集上的训练验证划分情况。通过对比不同方法,如A.Bulat等人在ECCV 2016上提出的技术和堆叠沙漏网络等,为该领域的研究提供了有价值的见解。

we used the standard training-validation partition of MPII[2, 22].

【2】A. Bulat and G. Tzimiropoulos. Human pose estimation via convolutional part heatmap regression. In ECCV, 2016. 1, 3,
7。

【22】Stacked hourglass networks for human pose estimation. In ECCV, 2016. 1, 2, 3,
7, 8
 

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值