125
правок
Изменения
→AlphaPose (2015)
На рисунке 10 показан процесс работы решения. Сеть симметричных пространственных преобразователей состоит из сети пространственных преобразователей (англ. ''Spatial Transformer Network'', '''''STN''''') и сети обратных пространственных преобразований (англ. ''Spatial De-Transformer Network'', '''''SDTN'''''). Модуль '''''STN''''' отдает результаты своей работы на вход определителю поз (англ. ''Single Person Pose Estimator'', '''''SPPE'''''), который, в свою очередь отдает свои результаты модулю '''''SDTN'''''. '''''STN''''' получает предположения относительно людей {{---}} выделенные окружающими рамками потенциальные фигуры, а '''''SDTN''''' генерирует окончательные предположения о позах людей. Параллельный определитель поз (англ. ''Single Person Pose Estimator'', '''''SPPE''''') действует как дополнительный регуляризатор на этапе обучения. Наконец, выполняется параметрическое не-максимальное подавление позы (англ. ''Parametric Pose Non-maximum Suppression'', '''NMS'''<ref name="NMS">[https://towardsdatascience.com/non-maximum-suppression-nms-93ce178e177c Non-maximum Suppression, Sambasivarao. K, 2019]</ref>) для устранения избыточных оценок позы. В отличие от традиционного обучения, мы обучаем модуль '''''SSTN + SPPE''''' на изображениях, сгенерированных генератором предложений с указанием позы (англ. ''Pose-Guided Proposals Generator'', '''''PGPG''''').
Если говорить о внутренних нюансах реализации решения, '''''STN ''''' базируется на ResNet18Детектор <ref name="ResNet">[https://docs.exponenta.ru/deeplearning/ref/resnet18.html Non-maximum ResNet18]</ref>, детектор людей {{--- }} на VGG<ref name="VGG ">[https://arxiv.org/abs/1409.1556 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image RecognitionKaren Simonyan, Andrew Zisserman, 2014]</ref> SSD-500SPE <ref name="SSD">[https://arxiv.org/abs/1512.02325 SSD: Single Shot MultiBox Detector, Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott Reed, Cheng-Yang Fu, Alexander C. Berg, 2015]</ref>, '''''SPPE''''' {{--- }} на 8-stack hourglass network.
{|align="left"
