HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

DeeperCut: نموذج تقدير وضعية متعدد الأشخاص أعمق وأقوى وأسرع

Eldar Insafutdinov; Leonid Pishchulin; Bjoern Andres; Mykhaylo Andriluka; Bernt Schiele

الملخص

هدف هذه الورقة هو تطوير أحدث ما وصلت إليه تقنيات تقدير وضعية الجسم المفصلية في المشاهد التي تحتوي على عدة أشخاص. لتحقيق هذا الهدف، نقدم ثلاثة مساهمات رئيسية: (1) كاشفات أفضل لأجزاء الجسم تولد اقتراحات فعالة من الأسفل إلى الأعلى لأجزاء الجسم؛ (2) شروط زوجية جديدة مشروطة بالصورة تسمح بتركيب هذه الاقتراحات إلى عدد متغير من التكوينات المتسقة لأجزاء الجسم؛ (3) استراتيجية تحسين تدريجي تستكشف فضاء البحث بشكل أكثر كفاءة، مما يؤدي إلى تحسين الأداء وزيادة سرعة التنفيذ بشكل كبير. تم إجراء التقييم على مقعدين لتقدير وضعية الشخص الواحد ومقعدين لتقدير وضعية عدة أشخاص. لقد أظهرت الطريقة المقترحة تفوقًا كبيرًا على أفضل النتائج المعروفة لتقدير وضعية عدة أشخاص بينما أثبتت قدرتها التنافسية في مهمة تقدير وضعية الشخص الواحد. يمكن الحصول على النماذج والكود من http://pose.mpi-inf.mpg.de


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp