BAPose: تقدير الوضعية من الأسفل إلى الأعلى باستخدام تمثيلات الشلال المنفصل

نقترح BAPose، وهي طريقة جديدة من الأسفل إلى الأعلى تحقق نتائج رائدة في تقدير وضعية الأشخاص المتعددين. إطارنا القابل للتدريب من البداية إلى النهاية يستفيد من هندسة شلال متعددة المقياس مفككة ويضم عمليات التفتيش التكيفية لاستنتاج النقاط الرئيسية بدقة أكبر في المشاهد المزدحمة التي تحتوي على انسدادات. تمثل الأشكال متعددة المقياس، التي يتم الحصول عليها بواسطة وحدة الشلال المفككة في BAPose، كفاءة التصفية التدريجية في الهندسة المتسلسلة، مع الحفاظ على حقول رؤية متعددة المقاييس مشابهة لتوزيعات الهرم الفضائي. تظهر نتائجنا على قاعدة بيانات COCO وCrowdPose الصعبة أن BAPose هو إطار فعال وقوي لتقدير وضعية الأشخاص المتعددين، حيث حقق تحسينات كبيرة في دقة التقنيات الرائدة.