논문 노트: Pose Partion Networks for Multi-Person Pose Estimation

논문
논문
Pose Partition Networks for Multi-Person Pose Estimation
작자
Xuecheng Nie, Jiashi Feng, Junliang Xing, and Shuicheng　Yan
학회
ECCV2018
개요
이것은 여러 사람의 자세로 추측하는 네트워크이지만 위에서 아래로, 아래에서 위로 올라가는 새로운 방법도 아니다.절차로서 부품의 배치도와 인물의 중심을 바탕으로 관건점 후보를 중심에 끼워 넣고 관건점의 그룹을 나눈다.자세의 추측은 local greedy inference입니다.여러 개의 데이터 세트를 통해 최첨단 성능을 실현하였다.

Xuecheng Nie, Jiashi Feng, Junliang Xing, and Shuicheng Yan. Pose partition networks for multi-person pose estimation. In ECCV, 2018.
탐욕법과 관련이 있습니까?근사 알고리즘으로 문제를 여러 개로 나누기 때문에 조합 최적화 능력이 강하다(wiki 정보).팀을 나누는 관건적인 연결 방법의 조합 문제??
이바지

하향식 또는 하향식 피드백 솔루션이 아님

자세 추정 고속화를 위해 다인관절 분할을 하는 회귀모듈

고건장성과 정밀도

Xuecheng Nie, Jiashi Feng, Junliang Xing, and Shuicheng Yan. Pose partition networks for multi-person pose estimation. In ECCV, 2018.
평점

MP Ⅱ 데이터 세트의 SOTA

PASCAL-Perrson-PPart 데이터가 집중된 SOTA

WAF 데이터 세트의 SOTA

Xuecheng Nie, Jiashi Feng, Junliang Xing, and Shuicheng Yan. Pose partition networks for multi-person pose estimation. In ECCV, 2018.
WAF: 인물의 단체 사진(평균 6명)의 데이터 세트.상반신을 개편해 여러 사람의 자세로 추측하는 미션.
참고 자료

https://www.slideshare.net/DeepLearningJP2016/dlhuman-pose-estimation-eccv2018-117009678