文件名称:
Learning a Deep Network with Spherical Part Model for 3D Hand Pose Estimation
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2019-01-12
详细说明：Learning a Deep Network with Spherical Part Model for 3D Hand Pose EstimationImage feature extraction sub-network!F
mage embedding
I pose prediction auxiliary task
3112×112
2x526424x246410X101
1024
51
fpl
2048
1024
256
lII
3d pose
firer
0.9
dot-product I
score
d pose
pose embedding
Image-pose embedding sub-network
y
convd(a)
fr(ao,(y)
Ifr, fJH
fi(a)=h4(h3(
hi(conv(a))
2(conv(
Cm(a, 3, y)=max(0, fs(r,y)+A(g, y)-fs(a g)),
hi(a)=Rolu(W t bi
△(y,y)
y
y=argmax s(a, y)+A(y, y)-fs(, y)
f,(g)=ho(hs())
f s(a, y)
A)=∑-
fr(a)
f7(y)
f s(r, y)=fr(a), fJ()
(x,y)
fs(x,y)≥∫s(x,y/)+△(y/,y),y’∈
9(x,y,)
dot-product
CNN
∞: dot-product:acd
embedding fr(c
prediction
network
Image
CNN
argmax
etwork
most
embedding Fi(olas(
Pc
violated
network
Pose
margIn
△(y,y
most
cround-truth
network
violated
pose
Pose
(y)(a,0)
embedding
network
margin cost
ground-truth
margin function
/P()=g7(l3),
(, 9, 1)
gi(r)=tanh(wim+bi
tanh
(x,3,9)
Cp(,y)=‖J/p(x)-y
(x(),9()}N1
()=∑CM
∑CP(x(0,y0)+a∑
6={(Wn,b)}=1
LP
M
0{
t=1M{
b=1B{
{10
(3,C){
1B∪
(),K)
DI
(x,y)∈B
(x,y)}
4
0= argmax(fr(m),f,(y′)+△(y,y′)
D)=1U(x,y,9){
y
(,D.6)
9,
10,10
2000
K
10
入=1
=0.0001
{h1,h2}
Tak ngPhoto
- Walking Do] H
2500
AA=50
A=500
4
A=500
A=1000
:
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