人体姿势识别，Convolutional pose machines文献阅读笔记。
开源实现 https://github.com/shihenw/convolutional-pose-machines-release（caffe版本） https://github.com/psycharo/cpm （tensorflow版本，但是只有用pre-trained model做 ...
原文：Convolutional Pose Machines（理解）
背景 人体姿态识别存在遮挡以及关键点不清晰等主要挑战，然而，人体的关键点之间由于人体结构而具有相互关系，利用容易识别的关键点来指导难以识别关键点的检测，是提高关键点检测的一个思路。本文通过提出序列化结构模型，来提高人体姿态识别任务的效果。 贡献 使用一个序列卷积结构模型学习表达空间信息 采用系统的方法来设计和训练模型，以学习图像特征和依赖图像空间模型进行结构化预测的任务 在MPII LSP FL ...
2018-11-30 18:22 0 2356 推荐指数：
相关推荐
Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation（理解）
0 - 背景 人体姿态识别是计算机视觉的基础的具有挑战性的任务，其中对于身体部位的尺度变化性是存在的一个显著挑战。虽然金字塔方法广泛应用于解决此类问题，但该方法还是没有很好的被探索，我们设计了一 ...
DensePose: Dense Human Pose Estimation In The Wild（理解）
的密集对应（dense correspondence）来进一步推进机器对图像的理解。该任务涉及到其他一些 ...
论文阅读理解 - Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation
http://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/72732220 keywords 人体姿态估计 Human Pose Estimation 给定单张RGB图像，输出人体某些关键点的精确像素位置. 全卷积网络 Stacked ...
IJCAI2019-Convolutional Factorization Machines for Context-Aware Recommendation翻译，何向南大佬19年论文，结合FM，注意力机制，卷积
CFM: Convolutional Factorization Machines for Context-Aware Recommendation 摘要 因子分解机是一种基于内积的感知推荐系统，通过内积建模二阶交互特征。但是，它仍然不足以捕获高阶非线性信号。最近很多工作都用神经网络增强FM ...
Deep Learning 学习随记（八）CNN（Convolutional neural network）理解
，而且第一次的convolution很容易理解，针对一副图像来的，但是经过一次convolution和pooli ...
[论文理解] Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 简介 这是我看的第一篇模型压缩方面的论文，应该也算比较出名的一篇吧，因为很早就对模型压缩比较感兴趣，所以抽了个时间看了一篇，代码也自己实现了一下，觉得还是挺容易 ...
FCN的学习及理解（Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation）
论文Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 是图像分割的milestone论文。 GitHub - shelhamer/fcn.berkeleyvision.org: Fully Convolutional Networks ...