文献记录(part40)--An adversarial human pose estimation network injected with graph structure

学习笔记，仅供参考，有错必纠

关键词:人体姿态估计;级联特征网络;图结构网络

随便看看…

An adversarial human pose estimation network injected with graph structure

摘要

由于光照、遮挡和重叠等因素导致图像中的人体关键点不可见，目前大多数人体姿态估计方法都可能产生不合理的人体姿态预测。

在本文中，我们设计了一种新的生成对抗网络(GAN)来提高某些关节不可见时的可见关节定位精度。该网络由两个简单而高效的模块组成，即级联特征网络(CFN)和图结构网络(GSN)。首先，CFN利用前一阶段的预测图来指导下一阶段的预测图，以产生准确的人体姿态。其次，GSN通过在不同的节点之间传递信息来实现不可见节点的定位。GAN认为，如果发生器G产生的预测姿态不能被鉴别器D区分，那么发生器网络G已经成功获得了人体关节的底层依赖。

我们在三个广泛使用的人体姿态估计基准数据集，即LSP、MPII和COCO上进行了实验，结果表明我们所提出的框架是有效的。

Introduction

人体姿态估计是指从图像中

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