論文の概要: When Human Pose Estimation Meets Robustness: Adversarial Algorithms and Benchmarks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06152v1
• Date: Thu, 13 May 2021 09:09:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-14 13:58:37.547381
• Title: When Human Pose Estimation Meets Robustness: Adversarial Algorithms and Benchmarks
• Title（参考訳）: 人間のポーズ推定がロバスト性を満たすとき - 逆アルゴリズムとベンチマーク
• Authors: Jiahang Wang, Sheng Jin, Wentao Liu, Weizhong Liu, Chen Qian, Ping Luo
• Abstract要約: 本研究は,最新のポーズ推定器の弱点を調査し,advmixと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。 Adrial Augmentationには、2つのニューラルネットワークモジュールが含まれています。 クリーンポーズ構造知識をターゲットポーズ推定器に転送するために知識蒸留を適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.534888197355727
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human pose estimation is a fundamental yet challenging task in computer vision, which aims at localizing human anatomical keypoints. However, unlike human vision that is robust to various data corruptions such as blur and pixelation, current pose estimators are easily confused by these corruptions. This work comprehensively studies and addresses this problem by building rigorous robust benchmarks, termed COCO-C, MPII-C, and OCHuman-C, to evaluate the weaknesses of current advanced pose estimators, and a new algorithm termed AdvMix is proposed to improve their robustness in different corruptions. Our work has several unique benefits. (1) AdvMix is model-agnostic and capable in a wide-spectrum of pose estimation models. (2) AdvMix consists of adversarial augmentation and knowledge distillation. Adversarial augmentation contains two neural network modules that are trained jointly and competitively in an adversarial manner, where a generator network mixes different corrupted images to confuse a pose estimator, improving the robustness of the pose estimator by learning from harder samples. To compensate for the noise patterns by adversarial augmentation, knowledge distillation is applied to transfer clean pose structure knowledge to the target pose estimator. (3) Extensive experiments show that AdvMix significantly increases the robustness of pose estimations across a wide range of corruptions, while maintaining accuracy on clean data in various challenging benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 人間のポーズ推定は、人間の解剖学的キーポイントのローカライズを目的とした、コンピュータビジョンにおける基本的な課題である。 しかし、ぼかしやピクセル化のような様々なデータ破損に対して堅牢な人間のビジョンとは異なり、現在のポーズ推定器はこれらの腐敗によって容易に混乱する。 本研究は,現在の先進的なポーズ推定器の弱点を評価するために,coco-c,mpii-c,ochuman-cと呼ばれる厳密なロバストなベンチマークを構築し,この問題を包括的に研究し,解決する。 私たちの仕事はいくつかの独特な利点があります。 1)AdvMixはモデルに依存しず,ポーズ推定モデルの範囲が広い。 2)AdvMixは対向的な増量と知識蒸留からなる。 敵対的拡張は、2つのニューラルネットワークモジュールを共謀的に競合的に訓練し、生成ネットワークは異なる劣化した画像を混合してポーズ推定器を混乱させ、より厳しいサンプルから学習することでポーズ推定器の堅牢性を向上させる。 対向拡大によるノイズパターンの補償のために、クリーンポーズ構造知識を目標ポーズ推定器に転送するために知識蒸留を適用する。 (3)AdvMixは,さまざまなベンチマークデータセットにおいて,クリーンなデータの精度を維持しつつ,さまざまな汚職におけるポーズ推定の堅牢性を大幅に向上することを示した。

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