Sina Weibo：小锋子Shawn
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Associative Embedding[1]被大量高质量会议论文引用。
1 介绍
作者开头提到许多计算机视觉任务的基础是检测和组合：”detecting smaller visual units and grouping them into larger structures”。以多人姿态估计、个例分割和多目标追踪为例子。
2 相关工作
Top-down方法，首先检测单人（individual people），然后估计每个人的姿态。比如，RMPE[2]，Mask R-CNN[3]，detector+estimator[4]。
Bottom-up方法，首先检测单人体关节（individual body joints），然后组合这些关节（group）。比如，PAF[5]，DeepCut[6]，DeeperCut[7]， Local Joint-to-Person Associations[8]。
3 方法
3.1 网络架构
使用了修改版的堆叠漏斗网络[9]。
3.2 检测和组合
方法概述如图1所示。
组合损失（grouping loss）如下：
前者为拉近损失，后者为推远损失。
3.3 解析网络输出
4 实验
数据集为MS-COCO何MPII。
5 结论
[1] Associative Embedding End-to-End Learning for Joint Detection and Grouping NIPS 2017
[2] RMPE Regional Multi-person Pose Estimation ICCV 2017
[3] Mask R-CNN ICCV 2017
[4] Towards Accurate Multi-person Pose Estimation in the Wild CVPR 2017
[5] Realtime Multi-person 2D Pose Estimation Using Part Affinity Fields CVPR 2017
[6] DeepCut Joint Subset Partition and Labeling for Multi Person Pose Estimation CVPR 2016
[7] DeeperCut A Deeper, Stronger, and Faster Multi-person Pose Estimation Model ECCV 2016
[8] Multi-person Pose Estimation with Local Joint-to-Person Associations ECCV 2016
[9] Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation ECCV 2016