論文の概要: SuPEr-SAM: Using the Supervision Signal from a Pose Estimator to Train a Spatial Attention Module for Personal Protective Equipment Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12339v2
• Date: Mon, 2 Nov 2020 12:59:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 23:06:45.471921
• Title: SuPEr-SAM: Using the Supervision Signal from a Pose Estimator to Train a Spatial Attention Module for Personal Protective Equipment Recognition
• Title（参考訳）: SuPEr-SAM:個人防護機器認識のための空間アテンションモジュールの訓練のためのPose Estimatorからのスーパービジョン信号の利用
• Authors: Adrian Sandru, Georgian-Emilian Duta, Mariana-Iuliana Georgescu, Radu Tudor Ionescu
• Abstract要約: 本稿では,人物検知器,身体ポーズ推定器,分類器の3つの要素を用いた,新しい高精度なアプローチを提案する。 我々は、ポーズ推定器の監視信号を用いて訓練された空間的注意機構を付加することにより、分類器のニューラルアーキテクチャを変更する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.43486825971688
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a deep learning method to automatically detect personal protective equipment (PPE), such as helmets, surgical masks, reflective vests, boots and so on, in images of people. Typical approaches for PPE detection based on deep learning are (i) to train an object detector for items such as those listed above or (ii) to train a person detector and a classifier that takes the bounding boxes predicted by the detector and discriminates between people wearing and people not wearing the corresponding PPE items. We propose a novel and accurate approach that uses three components: a person detector, a body pose estimator and a classifier. Our novelty consists in using the pose estimator only at training time, to improve the prediction performance of the classifier. We modify the neural architecture of the classifier by adding a spatial attention mechanism, which is trained using supervision signal from the pose estimator. In this way, the classifier learns to focus on PPE items, using knowledge from the pose estimator with almost no computational overhead during inference.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, ヘルメット, 手術用マスク, 反射ベスト, ブーツなどの個人用防護具(PPE)を画像から自動的に検出する深層学習手法を提案する。 ディープラーニングに基づくPPE検出の典型的なアプローチ (i)上記のような項目について物体探知機を訓練すること、又は (ii)検知器と、検知器が予測する境界ボックスを取り、着用者と対応するppeアイテムを着用していない者とを判別する分類器を訓練する。 本稿では,人物検知器,身体ポーズ推定器,分類器の3つの要素を用いた新しい高精度なアプローチを提案する。 我々の新規性は、訓練時にのみポーズ推定器を使用し、分類器の予測性能を向上させることである。 我々は、ポーズ推定器の監視信号を用いて訓練された空間的注意機構を付加することにより、分類器のニューラルアーキテクチャを変更する。 このようにして、分類器は、推論中にほとんど計算オーバーヘッドのないポーズ推定器からの知識を用いて、PEアイテムにフォーカスすることを学ぶ。

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