論文紹介 姿勢推定のためのPifPafの混合(PifPaf: Composite Fields for Human Pose Estimation)

論文紹介
概要

この記事では,僕の研究分野で発表された論文を自分なりに噛み砕いて紹介します.今回は,姿勢推定のためのPifPafの混合(PifPaf: Composite Fields for Human Pose Estimation)を取り上げます.

コーヒー豆をチョコでコーティングしたお菓子に夢中なTERUです.

今回は,人がたくさん写っていたり解像度が低い画像でも,高精度で画像から2次元の姿勢を推定する研究を紹介します.

こんな方にぜひ読んで欲しい!

  • 自動運転の研究に興味がある
  • 人の姿勢を推定する研究に興味がある
  • ディープラーニングに興味がある
  • 画像処理を学びたい

この技術があると何ができるか

  • 自動運転の実現
    • 運転している車が歩行者に突っ込みそうになっても自動でブレーキが作動

 

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姿勢推定のためのPifPafの混合(PifPaf: Composite Fields for Human Pose Estimation)

リンク

著者

スイス連邦工科大学ローザンヌ校

発表された学会

  • CVPR2019

 

概要

今までの既存手法から発展してPart Intensity Field (Pif)とPart Association Field(Paf)を混合させて2次元の姿勢推定精度を向上させる.

利点

使用上の利点

  • 人がたくさんいてもそれぞれの姿勢を推定可能
  • 解像度が低い画像でも正確に推定可能

 

技術的な利点

 

研究背景

 

問題点

 

 目的

hogehoge

 

関連研究

提案手法

 

実験結果

 

考察

今後の課題

 

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感想

参考になった点

疑問点

 

覚書き

Word

 

Verb

 

 

Adjective

 

 

 

Adverb

  • autonomous

自主的な,自立した

In applications such as autonomous driving, it is important to understand, infer, and anticipate the intention and future behavior of pedestrians.

自動運転を実現させようと思った際に,歩行者が何を考えどんな行動をとるかを理解し推測,予測することが重要だ.

 

コメント

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