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Datensatz

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  DeeperCut: A Deeper, Stronger, and Faster Multi-Person Pose Estimation Model

Insafutdinov, E., Pishchulin, L., Andres, B., Andriluka, M., & Schiele, B. (2016). DeeperCut: A Deeper, Stronger, and Faster Multi-Person Pose Estimation Model. In B. Leibe (Ed.), Computer Vision -- ECCV 2016 (pp. 34-50). Berlin: Springer. doi:10.1007/978-3-319-46466-4_3.

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Basisdaten

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Genre: Konferenzbeitrag
Latex : {DeeperCut}: {A} Deeper, Stronger, and Faster Multi-Person Pose Estimation Model

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Insafutdinov, Eldar1, Autor           
Pishchulin, Leonid1, Autor           
Andres, Bjoern1, Autor           
Andriluka, Mykhaylo2, Autor           
Schiele, Bernt1, Autor           
Affiliations:
1Computer Vision and Multimodal Computing, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_1116547              
2External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: Computer Science, Computer Vision and Pattern Recognition, cs.CV
 Zusammenfassung: The goal of this paper is to advance the state-of-the-art of articulated pose estimation in scenes with multiple people. To that end we contribute on three fronts. We propose (1) improved body part detectors that generate effective bottom-up proposals for body parts; (2) novel image-conditioned pairwise terms that allow to assemble the proposals into a variable number of consistent body part configurations; and (3) an incremental optimization strategy that explores the search space more efficiently thus leading both to better performance and significant speed-up factors. We evaluate our approach on two single-person and two multi-person pose estimation benchmarks. The proposed approach significantly outperforms best known multi-person pose estimation results while demonstrating competitive performance on the task of single person pose estimation. Models and code available at http://pose.mpi-inf.mpg.de

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 20162016
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: 22 p.
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 1012
DOI: 10.1007/978-3-319-46466-4_3
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 14th European Conference on Computer Vision
Veranstaltungsort: Amsterdam, The Netherlands
Start-/Enddatum: 2016-10-11 - 2016-10-14

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Computer Vision -- ECCV 2016
  Kurztitel : ECCV 2016
  Untertitel : 14th European Conference ; Amsterdam, The Netherlands, October 11-14, 2016 ; Proceedings, Part VI
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Leibe, Bastian1, Herausgeber           
Matas, Jiri1, Autor
Sebe, Nicu1, Autor
Welling, Max1, Autor
Affiliations:
1 External Organizations, ou_persistent22            
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 34 - 50 Identifikator: ISBN: 978-3-319-46465-7

Quelle 2

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Titel: Lecture Notes in Computer Science
  Kurztitel : LNCS
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 9910 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -