效果惊艳！FAIR提出人体姿势估计新模型，升级版Mask-RCNN-低调大师

效果惊艳！FAIR提出人体姿势估计新模型，升级版Mask-RCNN

2018-02-04 739

密集人体姿势估计是指将一个RGB图像中的所有人体像素点映射到人体的3D表面。

我们介绍了DensePose-COCO数据集，这是一个大型ground-truth数据集，在50000张COCO的图像上手工标注了图像-人体表面（image-to-surface）的对应点。
我们提出了DensePose-RCNN架构，这是Mask-RCNN的一个变体，以每秒多帧的速度在每个人体区域内密集地回归特定部位的UV坐标。

DensePose-COCO数据集

我们利用人工标注建立从二维图像到人体表面表示的密集对应。如果用常规方法，需要通过旋转来操纵表明，导致效率低下。相反，我们构建了一个包含两个阶段的标注流程，从而高效地收集到图像-表面的对应关系的标注。

如下所示，在第一阶段，我们要求标注者划定与可见的、语义上定义的身体部位相对应的区域。我们指导标注者估计

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