125
правок
Изменения
→DeepCut (2016)
Пример работы алгоритма, рисунок 9: (a) начальное определение возможных частей и попарных связей между всеми обнаруженными частями, которые (b) кластеризуются по принадлежности одному человеку (один цвет - один человек) и каждая часть помечается меткой соответствующего этой части класса (разные цвета и символы относятся к разным частям тела); (c) демонстрация результата.
Для оценки эффективности решения проводилось сравнение нескольких вариантов архитектуры, использующих DeepCut друг с другом и с тремя другими решениями. Использовались датасеты LSP (Leeds Sport Poses)<ref name="LSP">[https://sam.johnson.io/research/lsp.html LSP dataset]</ref>, LSPET (LSP Extended) <ref name="LSPET">[https://dbcollection.readthedocs.io/en/latest/datasets/leeds_sports_pose_extended.html LSPET dataset]</ref> и MPII Human Pose<ref name="MPII">[http://human-pose.mpi-inf.mpg.de/ MPII Human Pose]</ref>. Были рассмотрены
<br><br><br><br><br><br><br><br><br><br><br>
