論文の概要: Augmented Parallel-Pyramid Net for Attention Guided Pose-Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07516v1
• Date: Tue, 17 Mar 2020 03:52:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 21:22:43.190118
• Title: Augmented Parallel-Pyramid Net for Attention Guided Pose-Estimation
• Title（参考訳）: 注意誘導ポーズ推定のための拡張パラレルピラミドネット
• Authors: Luanxuan Hou and Jie Cao and Yuan Zhao and Haifeng Shen and Yiping Meng and Ran He and Jieping Ye
• Abstract要約: 本稿では、注意部分モジュールと微分可能な自動データ拡張を備えた拡張並列ピラミドネットを提案する。 我々は、データ拡張のシーケンスをトレーニング可能なCNNコンポーネントとして定式化する新しいポーズ検索空間を定義する。 特に,本手法は,挑戦的なCOCOキーポイントベンチマークとMPIIデータセットの最先端結果において,トップ1の精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.28365183660438
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The target of human pose estimation is to determine body part or joint locations of each person from an image. This is a challenging problems with wide applications. To address this issue, this paper proposes an augmented parallel-pyramid net with attention partial module and differentiable auto-data augmentation. Technically, a parallel pyramid structure is proposed to compensate the loss of information. We take the design of parallel structure for reverse compensation. Meanwhile, the overall computational complexity does not increase. We further define an Attention Partial Module (APM) operator to extract weighted features from different scale feature maps generated by the parallel pyramid structure. Compared with refining through upsampling operator, APM can better capture the relationship between channels. At last, we proposed a differentiable auto data augmentation method to further improve estimation accuracy. We define a new pose search space where the sequences of data augmentations are formulated as a trainable and operational CNN component. Experiments corroborate the effectiveness of our proposed method. Notably, our method achieves the top-1 accuracy on the challenging COCO keypoint benchmark and the state-of-the-art results on the MPII datasets.
• Abstract（参考訳）: 人間のポーズ推定の目標は、画像から各人物の身体部分または関節位置を決定することである。 これは幅広いアプリケーションにおいて難しい問題です。 本稿では,注目部分モジュールと微分可能な自動データ拡張を備えた拡張並列ピラミドネットを提案する。 技術的には、情報の損失を補うために並列ピラミッド構造が提案されている。 逆補償のための並列構造の設計を考察する。 一方、全体的な計算複雑性は増加しない。 さらに,並列ピラミッド構造によって生成された異なるスケール特徴マップから重み付け特徴を抽出するために,注意部分モジュール(apm)演算子を定義する。 アップサンプリング演算子による精製と比較すると、APMはチャネル間の関係をよりよく捉えることができる。 最後に,推定精度をさらに向上させるために,微分可能な自動データ拡張手法を提案する。 我々は、データ拡張のシーケンスをトレーニング可能なCNNコンポーネントとして定式化する新しいポーズ検索空間を定義する。 提案手法の有効性を検証する実験を行った。 特に,本手法は,挑戦的なCOCOキーポイントベンチマークとMPIIデータセットの最先端結果において,トップ1の精度を実現する。

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