Deep globally constrained MRFs for Human Pose Estimation
1 1）文章设计了一个由粗糙到精细的这样的一个预测的过程，客服之前tompson他们的refine网络不能很好的修正coarse网络的缺陷 2）作者在coarse网络和refine网络之间加入全新的MRF网络，MRF用一个低维流型进行因子化限制 3）不同关节点对的权重是不一样的，对于胳膊肘而言，肩膀和手腕对他的影响是不同的 2、 之前tompson的方法的缺陷 1）用单独的一个滤波器e_a|c来刻
相关文章
- 1. Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation
- 2. RePose: Learning Deep Kinematic Priors for Fast Human Pose Estimation
- 3. Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation
- 4. Stacked Hourglass Network for Human Pose Estimation
- 5. Multi-Context Attention for Human Pose Estimation
- 6. Cascade Feature Aggregation for Human Pose Estimation
- 7. 《Multi-Context Attention for Human Pose Estimation》
- 8. 3D Human Pose Estimation = 2D Pose Estimation + Matching(2017)
- 9. Fast Human Pose Estimation
- 10. (20) Recurrent Human Pose Estimation
- 更多相关文章...
- • Swift for 循环 - Swift 教程
- • Scala for循环 - Scala教程
- • PHP开发工具
- • C# 中 foreach 遍历的用法
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation
- 2. RePose: Learning Deep Kinematic Priors for Fast Human Pose Estimation
- 3. Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation
- 4. Stacked Hourglass Network for Human Pose Estimation
- 5. Multi-Context Attention for Human Pose Estimation
- 6. Cascade Feature Aggregation for Human Pose Estimation
- 7. 《Multi-Context Attention for Human Pose Estimation》
- 8. 3D Human Pose Estimation = 2D Pose Estimation + Matching(2017)
- 9. Fast Human Pose Estimation
- 10. (20) Recurrent Human Pose Estimation