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Erschienen in:
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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Enhanced Two-Stage Multi-person Pose Estimation

verfasst von : Hiroto Honda, Tomohiro Kato, Yusuke Uchida

Erschienen in: Computer Vision – ECCV 2018 Workshops

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this paper we introduce an enhanced multi-person pose estimation method for the competition of the PoseTrack [6] workshop in ECCV 2018. We employ a two-stage human pose detector, where human region detection and keypoint detection are separately performed. A strong encoder-decoder network for keypoint detection has achieved 70.4% mAP for PoseTrack 2018 validation dataset.

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Literatur
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Iqbal, U., Milan, A., Gall, J.: PoseTrack: joint multi-person pose estimation and tracking. In: Proceedings of CVPR (2017)
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Kingma, D.P., Ba, J.: Adam: a method for stochastic optimization. In: Proceedings of ICLR (2015)
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Ren, S., He, K., Girshick, R.B., Sun, J.: Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 39, 1137–1149 (2015)CrossRef
10.
Metadaten
Titel
Enhanced Two-Stage Multi-person Pose Estimation
verfasst von
Hiroto Honda
Tomohiro Kato
Yusuke Uchida
Copyright-Jahr
2019
Buch
Computer Vision – ECCV 2018 Workshops

Print ISBN: 978-3-030-11011-6

Electronic ISBN: 978-3-030-11012-3

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-11012-3_18