論文の概要: Toward fast and accurate human pose estimation via soft-gated skip connections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11098v1
• Date: Tue, 25 Feb 2020 18:51:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 21:56:41.789764
• Title: Toward fast and accurate human pose estimation via soft-gated skip connections
• Title（参考訳）: ソフトゲートスキップ接続による高速で正確なポーズ推定に向けて
• Authors: Adrian Bulat and Jean Kossaifi and Georgios Tzimiropoulos and Maja Pantic
• Abstract要約: 本稿では,高精度かつ高効率な人間のポーズ推定について述べる。 我々は、最先端技術よりも精度と効率を両立させる文脈において、この設計選択を再分析する。 本モデルでは,MPII と LSP のデータセットから最先端の結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.06882200076096
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper is on highly accurate and highly efficient human pose estimation. Recent works based on Fully Convolutional Networks (FCNs) have demonstrated excellent results for this difficult problem. While residual connections within FCNs have proved to be quintessential for achieving high accuracy, we re-analyze this design choice in the context of improving both the accuracy and the efficiency over the state-of-the-art. In particular, we make the following contributions: (a) We propose gated skip connections with per-channel learnable parameters to control the data flow for each channel within the module within the macro-module. (b) We introduce a hybrid network that combines the HourGlass and U-Net architectures which minimizes the number of identity connections within the network and increases the performance for the same parameter budget. Our model achieves state-of-the-art results on the MPII and LSP datasets. In addition, with a reduction of 3x in model size and complexity, we show no decrease in performance when compared to the original HourGlass network.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高精度かつ高効率な人間のポーズ推定について述べる。 FCN(Fully Convolutional Networks)に基づく最近の研究は,この問題に対して優れた成果を上げている。 fcns内の残差接続は高い精度を達成する上で不可欠であることが証明されているが、我々はこの設計選択を、最先端よりも精度と効率を向上させるという文脈で再分析する。 特に、以下の貢献をしている。 (a)マクロモジュール内のモジュール内の各チャネルのデータフローを制御するために,チャネルごとの学習可能なパラメータとのゲートスキップ接続を提案する。 b) hourglassとu-netアーキテクチャを組み合わせたハイブリッドネットワークを導入し,ネットワーク内のidコネクション数を最小化し,同じパラメータの予算で性能を向上させる。 本モデルはmpiiおよびlspデータセットで最先端の結果を得る。 さらに, モデルサイズと複雑性が3倍に減少し, 元のHourGlassネットワークと比較して性能が低下しないことを示した。

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