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2.5D Body Estimation via Refined Forest with Field-based Objective

机译：通过基于野外目标的精制森林进行2.5D人体估算

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In this paper, we present a 2.5D* body region classification method based on the global refinement of random forest. The refinement of random forest provides the reduction of the size of training model with preserving prediction accuracy. We also incorporate the field-inspired objective to the random forest in consideration of the pairwise spatial relationships between neighboring data points. Numerical and visual experiments with artificial 3D data confirm the usefulness of the proposed method.
机译：在本文中，我们提出了一种基于全球随机森林细化的2.5D *人体区域分类方法。随机森林的细化可以在保持预测精度的同时减小训练模型的大小。考虑到相邻数据点之间的成对空间关系，我们还将野外启发的目标纳入随机森林。人工3D数据的数字和视觉实验证实了该方法的有效性。

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