arXiv Computer Vision· Santiago Reina Alguacil, Ezequiel L\'opez Rubio·· 20 小时前AI 评分22
用高斯与均匀分布概率混合模型实现人体姿态估计
Human Pose Estimation by Probabilistic Mixtures of Gaussian and Uniform Distributions
AI 导读
研究者提出一种事后连续概率框架，将原始热力图建模为高斯混合模型（GMM）并叠加空间无关的均匀分布，无需修改架构或重新训练。该 GMM 的空间期望在精度上比肩领先的亚像素解码器，且无需启发式后处理；其校准的几何协方差体积在严重遮挡下的 OoD 异常检测中优于标准峰值强度启发式方法。该连续参数化还可扩展至多视角 3D 架构，绕过 O(N^3) 体素内存瓶颈。
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