Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields（翻譯）
0 - Abstract
我們提出了一種方法去在一張圖片中有效地識別多個人體的2D姿勢。這個方法使用了一個無參數表示法，我們將其叫為Part Affinity Fields（PAFs），其是去在圖片中根據個體識別身體各部分的聯合。這個架構編碼了全體信息，並且允許一個貪婪的從底向上的解析步驟，這在實現實時性能的時候有著高度的精度而無須考慮圖像中個體的數量。這個架構被設計成使用了兩個分支的相同序列預測過程，從而來聯合學習部分定位以及他們的聯系。我們的方法在the inaugural COCO 2016 keypoints challenge中首次提出，並且不管在性能還是有效性上都超過了之前在MPII Multi-Person基準上的最佳方法。
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