Изменения
→Методы решения
|[[file:challenging.png|300px|thumb| [https://arxiv.org/pdf/1312.4659.pdf Рисунок 6 Примеры результатов работы алгоритма]]]
|}
DeepPose<ref name="DeepPose">[https://arxiv.org/pdf/1312.4659.pdf/ DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks, Alexander Toshev, Christian Szegedy, 2014]</ref> {{---}} первая значимая разработка с использованием [[глубокое обучение|глубокого обучения]] для задачи определения положения человека. Модель продемонстрировала высокую эффективность и превзошла существовавшие на тот момент решения. В этом подходе оценка позы формулируется как задача [[Сверточные нейронные сети|сверточной нейронной сети(англ. ''CNN'')]] для [[линейная регрессия|регрессии]] по суставам (ключевым точкам) тела. Для большей эффективности используется каскад из нескольких [[Сверточные нейронные сети|CNN]]. Важной особенностью является то, что обрабатывается человек целиком, что позволяет корректно определять позу, даже если некоторые суставы скрыты.
Если рассматривать архитектуру, модель основана на AlexNet<ref name="alexNet">[https://neurohive.io/ru/vidy-nejrosetej/alexnet-svjortochnaja-nejronnaja-set-dlja-raspoznavanija-izobrazhenij/ Сверточная нейросеть AlexNet, Павел Глек, 2018]</ref> (7 слоёв) и дополнительном финальном слое, выводящем пары координат ключевых точек. Обучение модели производится с использованием [[функция потерь и эмпирический риск|функции потерь]] L2<ref name="regularization">[http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=%D0%A0%D0%B5%D0%B3%D1%83%D0%BB%D1%8F%D1%80%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F L2 регуляризация]</ref> для регрессии (англ. ''L2 loss for regression'').
