論文の概要: Conditional Link Prediction of Category-Implicit Keypoint Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14462v1
• Date: Sun, 29 Nov 2020 23:00:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-07 09:00:35.603447
• Title: Conditional Link Prediction of Category-Implicit Keypoint Detection
• Title（参考訳）: カテゴリ簡易キーポイント検出の条件付きリンク予測
• Authors: Ellen Yi-Ge, Rui Fan, Zechun Liu, Zhiqiang Shen
• Abstract要約: エンドツーエンドなキーポイントとリンク予測ネットワーク(KLPNet)を提案する。 KLPNetでは、予め定義されたカテゴリに付随するキーポイント間のリンク予測のために、新しい条件付きリンク予測グラフが提案されている。 3つの公開ベンチマークで実施された実験は、我々のKLPNetが他の最先端のアプローチを一貫して上回っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.400925420154245
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Keypoints of objects reflect their concise abstractions, while the corresponding connection links (CL) build the skeleton by detecting the intrinsic relations between keypoints. Existing approaches are typically computationally-intensive, inapplicable for instances belonging to multiple classes, and/or infeasible to simultaneously encode connection information. To address the aforementioned issues, we propose an end-to-end category-implicit Keypoint and Link Prediction Network (KLPNet), which is the first approach for simultaneous semantic keypoint detection (for multi-class instances) and CL rejuvenation. In our KLPNet, a novel Conditional Link Prediction Graph is proposed for link prediction among keypoints that are contingent on a predefined category. Furthermore, a Cross-stage Keypoint Localization Module (CKLM) is introduced to explore feature aggregation for coarse-to-fine keypoint localization. Comprehensive experiments conducted on three publicly available benchmarks demonstrate that our KLPNet consistently outperforms all other state-of-the-art approaches. Furthermore, the experimental results of CL prediction also show the effectiveness of our KLPNet with respect to occlusion problems.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトのキーポイントはその簡潔な抽象化を反映し、対応する接続リンク(CL)はキーポイント間の固有の関係を検出してスケルトンを構築する。 既存のアプローチは典型的には計算集約的であり、複数のクラスに属するインスタンスには適用できない。 上記の課題に対処するため,マルチクラスインスタンスの同時意味的キーポイント検出とCL再生のための最初のアプローチである,エンドツーエンドのキーポイントとリンク予測ネットワーク(KLPNet)を提案する。 KLPNetでは、予め定義されたカテゴリに付随するキーポイント間のリンク予測のために、新しい条件付きリンク予測グラフを提案する。 さらに、粗いキーポイントローカライゼーションのための特徴集約を探索するために、CKLM(Cross-stage Keypoint Localization Module)を導入する。 3つの公開ベンチマークで実施された総合的な実験は、我々のKLPNetが他の最先端のアプローチよりも一貫して優れていることを示している。 さらに, CL予測実験の結果から, 閉塞問題に対するKLPNetの有効性が示された。

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