DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks (CVPR 2014)
https://arxiv.org/abs/1312.4659
: 직접적으로 joint들의 x,y 좌표들을 regress
Joint training of a Convolutional Network and a Graphical model for Human Pose Estimation (NeurIPS 2014)
https://arxiv.org/abs/1406.2984
: Image를 여러개의 resolution bank에 동시에 병렬적으로 통과시켜서 여러 scale의 feature들을 포착함으로써 heatmap을 생성함
- Graphical model이 joint들 간의 특정한 공간상의 관계를 학습함
Articulated pose estimation by a graphical model with image dependent pairwise resolutions (NeurIPS 2014)
: 특정 방향에 대해 cluster detection을 해서 classifier가 예측을 했을 때 추가적인 정보가 이웃하는 joint가 있을 것 같은 위치를 가리키는 메커니즘으로 진행
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📌
SHG는 graphical model이나 어떠한 human body에 대한 explicit model을 사용하지 않고도 이보다 더 좋은 성능을 보임
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Making successive predictions for pose estimation
Human pose estimation with iterative error feedback (CVPR 2016)
: Prediction set이 input에 포함되어 있고, 각각의 pass마다 이 예측값을 수정해 나감
- Multi-stage training이 필요하고, weight가 각각의 iteration에 공유되어야 함
Convolutional Pose Machines (CVPR 2016)
