論文の概要: AMIL: Adversarial Multi Instance Learning for Human Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08002v1
• Date: Wed, 18 Mar 2020 01:22:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 10:18:21.579964
• Title: AMIL: Adversarial Multi Instance Learning for Human Pose Estimation
• Title（参考訳）: AMIL:人文推定のための対話型マルチインスタンス学習
• Authors: Pourya Shamsolmoali, Masoumeh Zareapoor, Huiyu Zhou, Jie Yang
• Abstract要約: 本稿では,ネットワークのトレーニングにおいて,事前を慎重に考慮する構造対応ネットワークを提案する。 我々は2つの残留多重インスタンス学習モデル(MIL)を設計する学習モデルとして、生成逆ネットワークを提案する。 プールをベースとした逆数残差マルチインスタンスニューラルネットワークを2つのデータセットで検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.175298058941515
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Human pose estimation has an important impact on a wide range of applications from human-computer interface to surveillance and content-based video retrieval. For human pose estimation, joint obstructions and overlapping upon human bodies result in departed pose estimation. To address these problems, by integrating priors of the structure of human bodies, we present a novel structure-aware network to discreetly consider such priors during the training of the network. Typically, learning such constraints is a challenging task. Instead, we propose generative adversarial networks as our learning model in which we design two residual multiple instance learning (MIL) models with the identical architecture, one is used as the generator and the other one is used as the discriminator. The discriminator task is to distinguish the actual poses from the fake ones. If the pose generator generates the results that the discriminator is not able to distinguish from the real ones, the model has successfully learnt the priors. In the proposed model, the discriminator differentiates the ground-truth heatmaps from the generated ones, and later the adversarial loss back-propagates to the generator. Such procedure assists the generator to learn reasonable body configurations and is proved to be advantageous to improve the pose estimation accuracy. Meanwhile, we propose a novel function for MIL. It is an adjustable structure for both instance selection and modeling to appropriately pass the information between instances in a single bag. In the proposed residual MIL neural network, the pooling action adequately updates the instance contribution to its bag. The proposed adversarial residual multi-instance neural network that is based on pooling has been validated on two datasets for the human pose estimation task and successfully outperforms the other state-of-arts models.
• Abstract（参考訳）: 人間のポーズ推定は、ヒューマンコンピュータインタフェースから監視やコンテンツに基づくビデオ検索まで幅広い応用に重要な影響を与える。 人間のポーズ推定では、関節の障害や人体の重なりが、離脱したポーズ推定に繋がる。 これらの問題に対処するために,人体の構造の優先順位を統合することにより,ネットワークのトレーニング中にその優先順位を慎重に検討する新しい構造認識ネットワークを提案する。 通常、そのような制約を学ぶことは難しい課題です。 そこで本研究では,同一のアーキテクチャを持つ2つの残差複数インスタンス学習モデル(mil)を設計し,一方を生成器として,もう一方を判別器として使用する学習モデルとして生成型逆ネットワークを提案する。 判別作業は、実際のポーズと偽のポーズを区別することである。 ポーズ生成器が、判別器が実際のものと区別できない結果を生成すると、モデルが事前学習に成功する。 提案モデルでは, 地中断熱マップと生成熱マップを区別し, その後, 逆方向の損失が生成体に逆伝搬する。 このような手順は、発電機が合理的な身体構成を学ぶのを補助し、ポーズ推定精度を向上させるのに有利であることが証明される。 一方,我々はmilの新しい機能を提案する。 インスタンス選択とモデリングの両方を行うための調整可能な構造で、ひとつのバッグ内のインスタンス間で情報を適切に渡すことができる。 提案された残留MILニューラルネットワークでは、プールアクションがバッグへのインスタンスコントリビューションを適切に更新する。 ヒトのポーズ推定タスクの2つのデータセットにおいて、プールに基づく逆数残差マルチインスタンスニューラルネットワークが検証され、他の最先端モデルよりもうまく性能が向上した。

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