論文の概要: Full-Resolution Encoder-Decoder Networks with Multi-Scale Feature Fusion for Human Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00566v1
• Date: Tue, 1 Jun 2021 15:30:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-02 17:00:57.498881
• Title: Full-Resolution Encoder-Decoder Networks with Multi-Scale Feature Fusion for Human Pose Estimation
• Title（参考訳）: マルチスケール特徴融合によるポーズ推定のためのフルレゾリューションエンコーダ・デコーダネットワーク
• Authors: Jie Ou, Mingjian Chen, Hong Wu
• Abstract要約: 我々は,エンコーダ・デコーダネットワーク,単純なベースラインネットワーク(SBN)を3つの方法で拡張する。 大きな出力ストライドサイズに起因する量子化誤差を低減するため、単純なベースラインネットワークの端にさらに2つのデコーダモジュールを付加する。 次に、グローバルコンテキストブロック(GCB)をエンコーダモジュールとデコーダモジュールに追加し、グローバルコンテキスト機能で拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.156484100374058
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To achieve more accurate 2D human pose estimation, we extend the successful encoder-decoder network, simple baseline network (SBN), in three ways. To reduce the quantization errors caused by the large output stride size, two more decoder modules are appended to the end of the simple baseline network to get full output resolution. Then, the global context blocks (GCBs) are added to the encoder and decoder modules to enhance them with global context features. Furthermore, we propose a novel spatial-attention-based multi-scale feature collection and distribution module (SA-MFCD) to fuse and distribute multi-scale features to boost the pose estimation. Experimental results on the MS COCO dataset indicate that our network can remarkably improve the accuracy of human pose estimation over SBN, our network using ResNet34 as the backbone network can even achieve the same accuracy as SBN with ResNet152, and our networks can achieve superior results with big backbone networks.
• Abstract（参考訳）: より正確な2次元ポーズ推定を実現するために,エンコーダ・デコーダネットワーク,単純なベースラインネットワーク(SBN)を3つの方法で拡張する。 大きな出力ストライドサイズに起因する量子化誤差を低減するため、単純なベースラインネットワークの端に2つのデコーダモジュールを追加して完全な出力解像度を得る。 次に、グローバルコンテキストブロック(gcbs)がエンコーダとデコーダモジュールに追加され、グローバルコンテキスト機能によってそれらを強化する。 さらに,マルチスケール特徴を融合分散し,ポーズ推定を促進するために,空間対応型マルチスケール特徴収集分散モジュール(sa-mfcd)を提案する。 ms cocoデータセットにおける実験結果から,本ネットワークはsbn上でのポーズ推定の精度を著しく向上し,resnet34をバックボーンネットワークとして使用するネットワークは,resnet152でsbnと同等の精度を達成し,大規模バックボーンネットワークで優れた結果を得ることができた。

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