Что означают подходы сверху вниз и снизу вверх? - PullRequest
0 голосов
/ 14 мая 2019

Я столкнулся с подходами сверху вниз и снизу вверх при чтении этой статьи
"https://arxiv.org/abs/1611.08050" по обработке изображений.

Я получил расплывчатый подход о подходе сверху вниз из этого абзаца:" topподход «вниз»: примените отдельно обученный человеческий детектор (основанный на методах обнаружения объектов, таких как те, которые мы обсуждали ранее), найдите каждого человека, а затем запустите оценку позы при каждом обнаружении. "

Но не смог понятьПодход снизу вверх от этого: «Подходы снизу вверх распознают человеческие позы непосредственно из доказательства на уровне пикселей.Они могут решить обе вышеуказанные проблемы: когда у вас есть информация из всей картины, вы можете различить людей, а также можете отделить время выполнения от числа людей в кадре ... по крайней мере, теоретически. "Пожалуйста, помогите мне понять эти концепции.Спасибо.

Оба абзаца взяты из этого блога: "https://medium.com/neuromation-blog/neuronuggets-understanding-human-poses-in-real-time-b73cb74b3818"

1 Ответ

0 голосов
/ 14 мая 2019

На фотографии два человека.у всего человека есть 15 суставов (ключевая точка)

  • нисходящий подход
    1. найдите две ограничивающие рамки, включающие каждого человека
    2. оценка человеческого сустава (15 ключевых точек)за каждую ограничивающую рамку

В этом примере нисходящий подход требует оценки позиции дважды.

  • восходящий подход
    1. оценить все человеческие суставы (30 баллов) на картинке
    2. классифицировать, какие суставы (15 баллов) включены в одного человека

В этом примере оценщик позы не заботится о том, сколько людей на картине.они рассматривают только то, как они могут классифицировать каждое соединение для каждого человека.

В общем случае нисходящий подход потребляет время намного больше, чем восходящий, потому что нисходящий подход требует N-кратной оценки позы человеком.результаты детектора.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...