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《MultiPoseNet:FastMulti-PersonPoseEstimationusingPoseResidualNetwork》
(ECCV2018)
一种新颖的自下而上的多人姿势估计架构,它将多任务模型与新颖的分配方法相结合。MultiPoseNet可以联合处理人员检测,人员分割和姿势估计问题。新颖的分配方法由姿势残留网络(PRN)实现,该网络接收关键点和人物检测,并通过将关键点分配给人物实例来产生准确的姿势。在COCO关键点数据集上,提出的姿态估计方法在准确性(+4点mAP与先前最佳结果)和速度方面均优于所有先前的自下而上方法。
GitHub:https://github.com/mkocabas/pose-residual-network
推荐文章二
《Artisticstyletransferforvideosandsphericalimages》
(IJCV2018)
本文以Gatys等人的“艺术风格神经算法”为基础。进行实时风格转移和超分辨率的感知损失,用于视频的艺术风格转移,并且运行速度提高了几个数量级。
GitHub:https://github.com/manuelruder/fast-artistic-videos
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「码上十点」CVPR2018论文源代码链接分享
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