Pose Track-人体检测框优化:
通过将历史帧和未来帧的人体检测结果用光流映射到当前帧以弥补当前帧检测缺陷,在这过程中根据人体检测的置信度和关键点检测的的置信度,设计检测结果的挑选策略,将 Pose track2017-vl指标mAP从75.1提升到75.5,指标MOTA从677提升到70.0。
COCO-Keypoints Estimating:
(1)基于去年coo比赛排名第三模型优化关键点估计的策略以及训练的监督、学习率等细节,在已有工作基础上AP得分提升1.9。(2)依据多 stage的思路提升性能,384*28输入分辨率下, resnet50*2比 resnet101在AP得分上提升1.8。