論文の概要: Bottom-Up Human Pose Estimation Via Disentangled Keypoint Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02300v1
• Date: Tue, 6 Apr 2021 05:54:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-07 14:07:22.880949
• Title: Bottom-Up Human Pose Estimation Via Disentangled Keypoint Regression
• Title（参考訳）: 不連続キーポイント回帰によるボトムアップ人間のポーズ推定
• Authors: Zigang Geng, Ke Sun, Bin Xiao, Zhaoxiang Zhang, Jingdong Wang
• Abstract要約: 従来のキーポイント検出およびグループ化フレームワークに劣る密度の高いキーポイント回帰フレームワークについて検討する。 我々は,dekr(disentangled keypoint regression)という,単純かつ効果的な手法を提案する。 提案手法はキーポイント検出法やグループ化法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.05772887221333
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we are interested in the bottom-up paradigm of estimating human poses from an image. We study the dense keypoint regression framework that is previously inferior to the keypoint detection and grouping framework. Our motivation is that regressing keypoint positions accurately needs to learn representations that focus on the keypoint regions. We present a simple yet effective approach, named disentangled keypoint regression (DEKR). We adopt adaptive convolutions through pixel-wise spatial transformer to activate the pixels in the keypoint regions and accordingly learn representations from them. We use a multi-branch structure for separate regression: each branch learns a representation with dedicated adaptive convolutions and regresses one keypoint. The resulting disentangled representations are able to attend to the keypoint regions, respectively, and thus the keypoint regression is spatially more accurate. We empirically show that the proposed direct regression method outperforms keypoint detection and grouping methods and achieves superior bottom-up pose estimation results on two benchmark datasets, COCO and CrowdPose. The code and models are available at https://github.com/HRNet/DEKR.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像から人間のポーズを推定するボトムアップパラダイムに関心を寄せる。 キーポイント検出およびグループ化フレームワークよりも以前劣っていた高密度キーポイント回帰フレームワークについて検討する。 私たちのモチベーションは、キーポイントの位置をリグレッシブするには、キーポイント領域にフォーカスした表現を正しく学ぶ必要があるということです。 我々は,dekr(disentangled keypoint regression)という,単純かつ効果的な手法を提案する。 我々は,ピクセル単位の空間変換による適応畳み込みを採用し,キーポイント領域の画素を活性化し,それらから表現を学習する。 各分岐は専用の適応的畳み込みで表現を学び、1つのキーポイントを回帰する。 結果として生じる不整合表現は、それぞれキーポイント領域に参加することができ、したがってキーポイント回帰は空間的により正確である。 本研究では,提案手法がキーポイント検出およびグループ化手法より優れており,COCOとCrowdPoseの2つのベンチマークデータセットにおいて優れたボトムアップポーズ推定結果が得られることを示す。 コードとモデルはhttps://github.com/hrnet/dekrで入手できる。

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