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Image processing 自上而下和自下而上的方法意味着什么?_Image Processing_Object Detection - Fatal编程技术网

Image processing 自上而下和自下而上的方法意味着什么?

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在阅读本文时,我遇到了自上而下和自下而上的方法
“”关于图像处理

从这一段中,我对自上而下的方法有了模糊认识: “自上而下的方法:应用单独训练的人体检测器(基于我们前面讨论过的对象检测技术),找到每个人,然后在每次检测中运行姿势估计。”

但无法从以下方面理解自下而上的方法: “自下而上的方法直接从像素级的图像证据中识别人体姿势。它们可以解决上述两个问题:当你从整个图片中获得信息时,你可以区分人,你还可以将运行时间与帧上的人数分离……至少在理论上是这样。” 请帮助我理解这些概念。多谢各位


这两段都来自这个博客:“

图片中有两个人。所有人体有15个关节(关键点)

  • 自上而下的方法
  • 找到包含每个人的两个边界框
  • 估计每个边界框的人体关节(15个关键点)
在本例中,自顶向下的方法需要两次姿势估计

  • 自下而上方法
  • 估计图片中的所有人体关节(30个关键点)
  • 对同一个人的关节(15个关键点)进行分类
在本例中,姿势估计器不关心图片中有多少人。他们只考虑如何将每个关节分类到每个人。


在一般情况下,自顶向下的方法比自下而上的方法消耗的时间要多得多,因为自顶向下的方法需要由人员检测器结果进行N倍的姿势估计。

图片中有两个人。所有人体有15个关节(关键点)

  • 自上而下的方法
  • 找到包含每个人的两个边界框
  • 估计每个边界框的人体关节(15个关键点)
在本例中,自顶向下的方法需要两次姿势估计

  • 自下而上方法
  • 估计图片中的所有人体关节(30个关键点)
  • 对同一个人的关节(15个关键点)进行分类
在本例中,姿势估计器不关心图片中有多少人。他们只考虑如何将每个关节分类到每个人。

在一般情况下,自顶向下的方法比自下而上的方法消耗的时间要多得多,因为自顶向下的方法需要由人检测器的结果进行N倍的姿态估计