論文の概要: $P^2$ Net: Augmented Parallel-Pyramid Net for Attention Guided Pose
Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14076v1
- Date: Mon, 26 Oct 2020 02:10:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-02 19:22:39.341624
- Title: $P^2$ Net: 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$p^2$ net
- Authors: Luanxuan Hou, Jie Cao, Yuan Zhao, Haifeng Shen, Jian Tang, Ran He
- Abstract要約: 拡張ボトルネックとアテンションモジュールによる特徴改善を施したパラレルピラミドネットを提案する。
並列ピラミド構造は、ネットワークによって導入された情報損失を補うために続く。
提案手法は, MSCOCO と MPII のデータセットにおいて, 最適な性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.25492391672064
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose an augmented Parallel-Pyramid Net ($P^2~Net$) with feature
refinement by dilated bottleneck and attention module. During data
preprocessing, we proposed a differentiable auto data augmentation ($DA^2$)
method. We formulate the problem of searching data augmentaion policy in a
differentiable form, so that the optimal policy setting can be easily updated
by back propagation during training. $DA^2$ improves the training efficiency. A
parallel-pyramid structure is followed to compensate the information loss
introduced by the network. We innovate two fusion structures, i.e. Parallel
Fusion and Progressive Fusion, to process pyramid features from backbone
network. Both fusion structures leverage the advantages of spatial information
affluence at high resolution and semantic comprehension at low resolution
effectively. We propose a refinement stage for the pyramid features to further
boost the accuracy of our network. By introducing dilated bottleneck and
attention module, we increase the receptive field for the features with limited
complexity and tune the importance to different feature channels. To further
refine the feature maps after completion of feature extraction stage, an
Attention Module ($AM$) is defined to extract weighted features from different
scale feature maps generated by the parallel-pyramid structure. Compared with
the traditional up-sampling refining, $AM$ can better capture the relationship
between channels. Experiments corroborate the effectiveness of our proposed
method. Notably, our method achieves the best performance on the challenging
MSCOCO and MPII datasets.
- Abstract（参考訳）: 拡張されたボトルネックとアテンションモジュールによる特徴改善を施したParallel-Pyramid Net(P^2~Net$)を提案する。
データ前処理中に、微分可能な自動データ拡張法(DA^2$)を提案した。
我々は,データ拡張ポリシーを異なる形で検索する問題を定式化し,トレーニング中のバック伝搬によって最適なポリシ設定を簡単に更新できるようにする。
$DA^2$はトレーニング効率を改善する。
パラレルピラミド構造を追従して、ネットワークが導入する情報損失を補償する。
我々は2つの融合構造、すなわち並列融合とプログレッシブ融合を革新し、バックボーンネットワークからピラミッドの特徴を処理する。
両融合構造は高分解能空間情報と低分解能意味理解の利点を効果的に活用している。
我々は,ネットワークの精度をさらに高めるために,ピラミッド機能の改良段階を提案する。
拡張されたボトルネックとアテンションモジュールを導入することで、複雑さの少ない機能に対する受容野を拡大し、異なる機能チャネルに重要性をチューニングします。
特徴抽出段階の完了後の特徴マップをさらに洗練するために、並列ピラミ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された特徴を抽出するために注意モジュール(am$)を定義する。
従来のアップサンプリングのリファインと比べて、$am$はチャネル間の関係をよりよく捉えることができる。
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,MSCOCOとMPIIデータセットの課題に対して,最高の性能を実現する。
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