微软亚洲研究院 2021 CVPR 论文分享会笔记

Paper 1 人体姿态估计

论文名称：Bottom-Up Human Pose Estimation Via Disentangled Keypoint Regression
论文地址：https://arxiv.org/abs/2104.02300
项目地址：https://github.com/HRNet/DEKR

Review

人体姿态估计：

1. Up-bottom：先检测人的位置再检测关键点 highAP。多人不好
2. Bottom-Up：先检测关键点：1 直接关键点（四肢头） 2 人体的（中心点？）再回归关键点offsets lowAP

HRNet
bottom-up heatmap +grouping

• 每一个关键点不同的分支：分别回归，每个肢体有自己的变换。总特征维数不变，相比于group conv参数量更小
• adapt conv自适应感受野：学transform

Paper 2 弱监督实例分割

论文名称：Weakly-supervised Instance Segmentation via Class-agnostic Learning with Salient Images
论文地址：https://arxiv.org/abs/2104.01526
项目地址：https://github.com/hustvl/BoxCaseg

用显著的图像，像素分割和box标签，另外的图像只用box标签

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来源： https://blog.csdn.net/qq_38591130/article/details/116503844