論文の概要: Progressive and Aligned Pose Attention Transfer for Person Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11622v1
• Date: Mon, 22 Mar 2021 07:24:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-23 14:30:16.041718
• Title: Progressive and Aligned Pose Attention Transfer for Person Image Generation
• Title（参考訳）: 人物画像生成のためのプログレッシブ・アライメントポッドアテンション転送
• Authors: Zhen Zhu, Tengteng Huang, Mengde Xu, Baoguang Shi, Wenqing Cheng, Xiang Bai
• Abstract要約: 本稿では,ある人物のポーズを対象のポーズに移す,新たなポーズ移動のための生成的広告ネットワークを提案する。 Pose-Attentional Transfer Block (PATB) と Aligned Pose-Attentional Transfer Bloc (APATB) の2種類のブロックを使用します。 Market-1501およびDeepFashionデータセットにおけるモデルの有効性を定量的および定性測定を用いて検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.87492938953545
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a new generative adversarial network for pose transfer, i.e., transferring the pose of a given person to a target pose. We design a progressive generator which comprises a sequence of transfer blocks. Each block performs an intermediate transfer step by modeling the relationship between the condition and the target poses with attention mechanism. Two types of blocks are introduced, namely Pose-Attentional Transfer Block (PATB) and Aligned Pose-Attentional Transfer Bloc ~(APATB). Compared with previous works, our model generates more photorealistic person images that retain better appearance consistency and shape consistency compared with input images. We verify the efficacy of the model on the Market-1501 and DeepFashion datasets, using quantitative and qualitative measures. Furthermore, we show that our method can be used for data augmentation for the person re-identification task, alleviating the issue of data insufficiency. Code and pretrained models are available at https://github.com/tengteng95/Pose-Transfer.git.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ある人物のポーズを対象のポーズに移す,新たなポーズ移動のための生成的広告ネットワークを提案する。 我々は転送ブロックのシーケンスからなるプログレッシブジェネレータを設計する。 各ブロックは、状態とターゲット間の関係をアテンション機構でモデル化して中間転送ステップを実行する。 Pose-Attentional Transfer Block (PATB)とAligned Pose-Attentional Transfer Bloc ~ (APATB)の2種類のブロックが導入された。 従来のモデルと比較すると,入力画像に比べて外観の整合性や形状の整合性が向上した人物画像がより多く生成される。 定量的および質的尺度を用いて,マーケット1501およびディープファッションデータセットにおけるモデルの有効性を検証する。 また,本手法は,データ不足の問題を軽減するため,人物再識別タスクのためのデータ拡張に使用できることを示す。 コードと事前トレーニングされたモデルはhttps://github.com/tengteng95/pose-transfer.gitで入手できる。

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