論文

論文名
Pose Partition Networks for Multi-Person Pose Estimation

著者
Xuecheng Nie, Jiashi Feng, Junliang Xing, and Shuicheng　Yan

学会
ECCV2018

概要

　　多人数姿勢推定のネットワークであるが、それまでのトップダウンでもボトムアップではもない新しい手法。流れとしては、パーツのコンフィデンスマップと人物の重心をもとにキーポイント候補を重心に埋め込み、キーポイントのグルーピングを行う。姿勢の推定はlocal greedy inference。複数のデータセットで最先端の性能を達成。

Xuecheng Nie, Jiashi Feng, Junliang Xing, and Shuicheng Yan. Pose partition networks for multi-person pose estimation. In ECCV, 2018.

local greedy inference：貪欲法（greedy algorithm）と関係ある？近似アルゴリズムで問題を複数に分割することから組み合わせ最適化に強い（wiki情報）。グルーピングされたキーポイントの繋げ方の組み合わせ問題みたいな？？

貢献

トップダウンでもボトムアップでもない、フィードフォワード型のソリューション
姿勢推定高速化のための、多人数関節分割を行う回帰モジュール
高い頑健性と精度

Xuecheng Nie, Jiashi Feng, Junliang Xing, and Shuicheng Yan. Pose partition networks for multi-person pose estimation. In ECCV, 2018.

評価

MPⅡデータセットにおいてSOTA
PASCAL-Person-PartデータセットにおいてSOTA
WAFデータセットにおいてSOTA

Xuecheng Nie, Jiashi Feng, Junliang Xing, and Shuicheng Yan. Pose partition networks for multi-person pose estimation. In ECCV, 2018.

WAF：人物の集合写真（平均6人）のデータセット。上半身がアノテーションされており、多人数姿勢推定のタスク。

#参考

https://www.slideshare.net/DeepLearningJP2016/dlhuman-pose-estimation-eccv2018-117009678