はじめに 今回は、2020年に採択された最新論文の中から、2D姿勢推定モデルに関する論文『DARK』を紹介します。 姿勢推定モデルにおいて、ヒートマップは座標表現のスタンダードになっていますが、これまで体系的に研究されたことがありませんでした。 今回ご紹介する論文は、そのヒートマップについて体系的に研究し、その上で、新しい座標表現を提案した論文です。 ヒートマップ例:Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimationより1 本論文の3つの要点 COCOデータセットに対して SOTA2 ( AP: 77.4 ) を達成! ヒートマップの エンコード手法 をアップデート! ヒートマップの デコード手法 をアップデート! 提案手法 クラス分類器を学習する際は、One-hotベクトルを使うことが一般的ですが、姿勢推定のようなCNNモデルでは、ヒ
![最新の姿勢推定モデル「DarkPose」を解説してみた【CVPR2020】 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/441281a8e2bb628bd992ac5f94fce7efcdfaab73/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JUU2JTlDJTgwJUU2JTk2JUIwJUUzJTgxJUFFJUU1JUE3JUJGJUU1JThCJUEyJUU2JThFJUE4JUU1JUFFJTlBJUUzJTgzJUEyJUUzJTgzJTg3JUUzJTgzJUFCJUUzJTgwJThDRGFya1Bvc2UlRTMlODAlOEQlRTMlODIlOTIlRTglQTclQTMlRTglQUElQUMlRTMlODElOTclRTMlODElQTYlRTMlODElQkYlRTMlODElOUYlRTMlODAlOTBDVlBSMjAyMCVFMyU4MCU5MSZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9NjBmNzQwMGIwNTlmMmM1NDEyMGIzMzNiNjE1MDU1MDA%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBLWW9zaGl5YW1hJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0xYTNmZTliOGFhOGUxMmE3MDAyYmQyNTgzYjM2ODVmYg%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Db5c7d419355a600231ceb9158d8aa4cf)