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J-GLOBAL ID：201702269310253666   整理番号：17A1773253

野生における正確な複数人物姿勢推定に向けて【Powered by NICT】

Towards Accurate Multi-person Pose Estimation in the Wild

著者 (7件)： Papandreou George ,  Zhu Tyler ,  Kanazawa Nori ,  Toshev Alexander ,  Tompson Jonathan ,  Bregler Chris ,  Murphy Kevin
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPR  ページ： 3711-3719  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 挑戦的なCOCOキーポイントタスクに関する最新結果を達成することを複数人検出と2次元姿勢推定のための方法を提案した。は二段階からなる簡単な,強力な,トップダウンアプローチである。第一段階では,人々を含み,この著者らは高速RCNN検出器を用いるのと思われる箱の位置と規模を予測した。第二段階では,提案した各バウンディングボックスに潜在的に含まれる者のキーポイントを推定した。各キーポイント型のために,完全に畳込みResNetを用いた高密度ヒートマップとオフセットを予測した。これらの出力を組み合わせる為に著者らは高度に局在化したキーポイント予測を得るための新しい凝集方法を導入した。もキーポイントベース非最大抑止(NMS)の新しい型,より粗いボックスレベルNMSの代わりに,キーポイントベース信頼スコア推定の新しい型を使用し,ボックスレベルスコアリングの代わりに。COCOデータのみに訓練,最終システムはCOCO試験偏差セットと0.643試験基準セットに0.649の平均精度を達成し,2016COCOキーポイント挑戦と他の最近の最先端の勝者より優れていた。さらに,追加的な自社ラベル付きデータを用いて,試験偏差セットに0.685のより高い平均精度と試験標準セットに0.673,同じデータセットに関する以前の最良の方法と比較して5%以上の改善を得た。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 二次元 ,  高速度 ,  検出器 ,  オフセット ,  *予測 ,  凝集 ,  畳込み
準シソーラス用語： 最先端 ,  スコア ,  局在化 ,  高密度 ,  *姿勢推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 人物 ,  姿勢推定