『演算法學習』CPN:Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation
原文L:https://www.cnblogs.com/hellcat/p/10138036.html
CVPR2018的文章,用於關鍵點檢測(原話叫“多人姿態估計”)。本算髮聚焦點在於處理多人姿態估計所面臨的挑戰:關鍵點遮擋,關鍵點不可見,複雜背景等——就是優化對於難以檢測的點的預測,即著重於處理 “hard” 關鍵點。
思路就是detector先定位bbox,然後使用CPN檢測關鍵點,其中原作者使用的是FPN進行bbox定位(下圖解釋了FPN的優越性),並應用了ROIAlign。
CPN本體由兩部分組成:GlobalNet和RefineNet,流程如下圖所示,GlobalNet對關鍵點進行粗提取,RefineNet精細加工難以識別的網路(RefineNet對不同層資訊進行了融合,可以更好的綜合特徵定位關鍵點)。
GlobalNet 採用類似於FPN的特徵金字塔結構,並在每個elem-sum前添加了1x 卷積。
RefineNet基於GlobalNet生成的特徵金字塔,其連結了所有層的金字塔特徵用於定位“hard”關鍵點。
相關推薦
『演算法學習』CPN:Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation
原文L:https://www.cnblogs.com/hellcat/p/10138036.html 論文連線 CVPR2018的文章,用於關鍵點檢測(原話叫“多人姿態估計”)。本算髮聚焦點在於處理多人姿態估計所面臨的挑戰:關鍵點遮擋,關鍵點不可見,複雜背景等——就是優化對於難以檢測的點的
論文筆記(CPN):Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation
該論文發表在2018年CVPR上,用於多人姿態估計的級聯金字塔網路 arxiv論文地址:https://arxiv.org/abs/1711.07319 github程式碼:https://github.com/GengDavid/pytorch-cpn,https://g
《Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation》--曠世2017COCO keypoints冠軍論文解讀
簡介 《Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation》,這是Face++曠世科技2017年取得COCO Keypoints Challenge冠軍的文章,主要目的是解決 in the wil
『sklearn學習』GridSearchCV:系統地遍歷多種引數組合
""" GridSearchCV 用於系統地遍歷多種引數組合,通過交叉驗證確定最佳效果引數 """ parameters = {"kernel": ("linear", "rbf"), "C": r
『演算法學習』輕量級網路MobileNet_v2
前文連結:『演算法學習』深度可分離卷積和MobileNet_v1 一、MobileNet v1 的不足 Relu 和資料坍縮 Moblienet V2文中提出,假設在2維空間有一組由 個點組成的螺旋線 資料,經隨機矩陣 對映到 維並進行ReLU運算,即: 再通過 矩陣的廣義逆矩陣 將
RMPE:Regional Multi-Person Pose Estimation
摘要 多人姿態估計 現存方法效果不錯,但定位和識別上的小錯誤是不可避免的,這些錯誤會導致單人姿態估計的失敗。 文章提出一種新穎的框架——RMPE:Regional Multi-Person Pose Estimation 這框架包含了三個部分關鍵點: Symme
『sklearn學習』不同的 SVM 分類器
#! usr/bin/env python # coding:utf-8 """ __author__ = "LCG22" __date__ = "2016-12-5" """ import nu
『Python學習』海龜法則學習
2、 import pandas as pd # 匯入上證指數的原始資料 index_data = pd.read_csv(r"C:\Users\LCG22\Desktop\work\learn\Python\PythonLearn\DataSet\all_tradin
演算法學習之五:佇列
佇列的概念: 佇列是一種特殊的線性表,特殊之處在於它只允許在表的前端(front)進行刪除操作,而在表的後端(rear)進行插入操作。進行插入操作的端稱為隊尾,進行刪除操作的端稱為隊頭。佇列中沒有元素時,稱為空佇列。 要著重強調的地方: (1)所有刪除的操
資料結構與演算法學習筆記一:複雜度分析
一、為什麼要進行復雜度分析 資料結構是用來解決“快”和“省”的問題,也就是如何是程式碼執行更快以及如何節省更多的空間。因此執行效率在演算法中就是一個非常重要的考核指標。時間、空間複雜度分析就是用來衡量一個演算法程式碼的執行效率的指標。複雜度分析在資料結構和演算法中佔
#資料結構與演算法學習筆記#PTA17:哈夫曼樹與哈夫曼編碼 Huffman Tree & Huffman Code(C/C++)
2018.5.16 最近一段時間忙於實驗室各種專案和輔導員的各種雜活,間隔了半周沒有耐下心學習。導師最近接了一個要PK京東方的專案讓我來做總負責,確實是很驚喜了。責任心告訴我不能把工作做水了,但是還是嘗試把實權移交給師兄們比較好。 這道題可以說是樹這塊的壓軸題了,無論是程
『Python學習』pandas進階學習筆記
Pandas資料分析基礎 http://blog.csdn.net/cbbing/article/details/50721468 1、 # 輸出系統當前時間 now = datetime.now() print now print now.day print now.we
『sklearn學習』利用 Python 練習資料探勘
### ------------------------------------------------------------------- ### # 利用 Python 練習資料探勘 URL:http://python.jobbole.com/83563/
『中級篇』k8s基礎網絡Cluster Network(66)
網絡相關 9.png event 都是 nod dep router rip reat >原創文章,歡迎轉載。轉載請註明:轉載自IT人故事會,謝謝!>原文鏈接地址:『中級篇』k8s基礎網絡Cluster Network(66) 通過國人大神的一鍵安裝k8s集群
論文筆記:Feature Pyramid Networks for Object Detection
初衷 Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But recent deep
強化學習之六:Deep Q-Network and Beyond
本文是對Arthur Juliani在Medium平臺釋出的強化學習系列教程的個人中文翻譯,該翻譯是基於個人分享知識的目的進行的,歡迎交流!(This article is my personal translation for the tutorial wri
特徵金字塔特徵用於目標檢測:Feature Pyramid Networks for Object Detection
前言: 這篇論文主要使用特徵金字塔網路來融合多層特徵,改進了CNN特徵提取。作者也在流行的Fast&Faster R-CNN上進行了實驗,在COCO資料集上測試的結果現在排名第一,其中隱含的說明了其在小目標檢測上取得了很大的進步。其實整體思想比較簡單,但是實驗部分
論文閱讀筆記(二十二):Feature Pyramid Networks for Object Detection(FPN)
Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But recent deep learning o
論文閱讀 | FPN:Feature Pyramid Networks for Object Detection
語義 alt bubuko 獨立 margin dual eat 方法 神經網絡 論文地址:https://arxiv.org/pdf/1612.03144v2.pdf 代碼地址:https://github.com/unsky/FPN 概述 FPN是FAIR發表在CV
『 論文閱讀』Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Filling
來自於論文:《Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Filling》 基於attention的encoder-decoder網