摘要

DeepPrior是一种基于深度学习的简单方法，用于根据深度图预测手部关节的三维位置。自2015年初发布以来，它已被多项令人印象深刻的研究超越。本文展示，通过简单的改进措施，如增加ResNet层、数据增强以及更精确的手部初始定位，我们能够在三个主要基准测试（NYU、ICVL、MSRA）上实现优于或与近期复杂方法相当的性能，同时保持了原始方法的简洁性。我们的新实现已发布在https://github.com/moberweger/deep-prior-pp 。