論文の概要: End-to-End Trainable Multi-Instance Pose Estimation with Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.12115v1
• Date: Mon, 22 Mar 2021 18:19:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-24 13:58:16.812040
• Title: End-to-End Trainable Multi-Instance Pose Estimation with Transformers
• Title（参考訳）: トランスフォーマーを用いたエンドツーエンドトレーニング可能なマルチインスタンスポーズ推定
• Authors: Lucas Stoffl and Maxime Vidal and Alexander Mathis
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワークとトランスを組み合わせることで,マルチインスタンスポーズ推定のための新たなエンドツーエンドトレーニング可能なアプローチを提案する。 変換器を用いたエンドツーエンドのトレーニング可能なオブジェクト検出に関する最近の研究に触発されて、変換器エンコーダデコーダアーキテクチャとバイパーティイトマッチングスキームを併用して、与えられた画像中のすべての個人のポーズを直接回帰する。 提案モデルであるポーズ推定トランスフォーマ(poet)は,キーポイント損失,キーポイント可視性損失,センター損失,クラス損失からなる,新たなセットベースグローバル損失を用いてトレーニングを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.93512627479197
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new end-to-end trainable approach for multi-instance pose estimation by combining a convolutional neural network with a transformer. We cast multi-instance pose estimation from images as a direct set prediction problem. Inspired by recent work on end-to-end trainable object detection with transformers, we use a transformer encoder-decoder architecture together with a bipartite matching scheme to directly regress the pose of all individuals in a given image. Our model, called POse Estimation Transformer (POET), is trained using a novel set-based global loss that consists of a keypoint loss, a keypoint visibility loss, a center loss and a class loss. POET reasons about the relations between detected humans and the full image context to directly predict the poses in parallel. We show that POET can achieve high accuracy on the challenging COCO keypoint detection task. To the best of our knowledge, this model is the first end-to-end trainable multi-instance human pose estimation method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,畳み込みニューラルネットワークと変圧器を組み合わせたマルチスタンスポーズ推定手法を提案する。 画像から多入力ポーズ推定を直接セット予測問題として提案する。 変換器を用いたエンドツーエンドのトレーニング可能なオブジェクト検出に関する最近の研究に触発されて、変換器エンコーダデコーダアーキテクチャとバイパーティイトマッチングスキームを併用して、与えられた画像中のすべての個人のポーズを直接回帰する。 提案モデルであるポーズ推定トランスフォーマ(poet)は,キーポイント損失,キーポイント可視性損失,センター損失,クラス損失からなる,新たなセットベースグローバル損失を用いてトレーニングを行う。 検出された人間とフルイメージコンテキストの関係に関するPOETの理由から、ポーズを直接パラレルに予測する。 課題であるCOCOキーポイント検出タスクにおいて,POETが高精度であることを示す。 我々の知る限り、このモデルは最初のエンドツーエンドのトレーニング可能なマルチインスタンス・ヒューマンポーズ推定手法である。

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