summarized by : Tsubura Kazuki
Kuo Du, Xiangbo Lin, Yi Sun, Xiaohong Ma
CNNを用いた単一深度マップからのハンドポーズ推定手法として,CrossInfoNetという新しい回帰モデルを提案.ハンドポーズ推定とフィンガーポーズ推定のマルチタスク.より良い特徴マップを獲得するために,ヒートマップ誘導特徴抽出構造を提案し,end-to-endで学習が可能.
マルチタスク設定における新しいハンドポーズ回帰ネットワークを提案.ヒートマップ誘導特徴抽出構造の提案.
最先端手法と比較して,関節座標のエラーを低減させた.