論文の概要: Super Resolution in Human Pose Estimation: Pixelated Poses to a Resolution Result?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02108v1
• Date: Mon, 5 Jul 2021 16:06:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-06 14:56:56.593299
• Title: Super Resolution in Human Pose Estimation: Pixelated Poses to a Resolution Result?
• Title（参考訳）: 人間の視点推定における超解像--解像結果の正解か?
• Authors: Peter Hardy, Srinandan Dasmahapatra, Hansung Kim
• Abstract要約: キーポイント検出時にSRを使用するタイミングを決定するための新しいMask-RCNN手法を提案する。 その結果,低分解能者に対しては,SRが適用されればキーポイント検出性能が向上することがわかった。 そこで我々は,キーポイント検出ステップ中にSRをいつ使用するかを決定するためにセグメンテーション領域しきい値を利用する,新しいMask-RCNNアプローチを導入した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.577509224534323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The results obtained from state of the art human pose estimation (HPE) models degrade rapidly when evaluating people of a low resolution, but can super resolution (SR) be used to help mitigate this effect? By using various SR approaches we enhanced two low resolution datasets and evaluated the change in performance of both an object and keypoint detector as well as end-to-end HPE results. We remark the following observations. First we find that for low resolution people their keypoint detection performance improved once SR was applied. Second, the keypoint detection performance gained is dependent on the persons initial resolution (segmentation area in pixels) in the original image; keypoint detection performance was improved when SR was applied to people with a small initial segmentation area, but degrades as this becomes larger. To address this we introduced a novel Mask-RCNN approach, utilising a segmentation area threshold to decide when to use SR during the keypoint detection step. This approach achieved the best results for each of our HPE performance metrics.
• Abstract（参考訳）: art human pose estimation(hpe)モデルから得られた結果は、低解像度の人を評価する際に急速に劣化するが、この効果を緩和するためにスーパーレゾリューション(sr)が使用できるか? 様々なSR手法を用いて2つの低解像度データセットを拡張し、オブジェクトとキーポイント検出器の両方の性能およびエンドツーエンドのHPE結果の変化を評価した。 我々は以下の観察を述べる。 まず、低解像度の人にとって、SRが適用されればキーポイント検出性能が向上することがわかった。 第2に、得られたキーポイント検出性能は、元の画像の人物の初期解像度(画素のセグメンテーション領域)に依存し、SRが小さい初期セグメンテーション領域の人に適用されるとキーポイント検出性能が向上するが、それに伴い劣化する。 そこで我々は,キーポイント検出ステップ中にSRをいつ使用するかを決定するためにセグメンテーション領域しきい値を利用する新しいMask-RCNN手法を提案する。 このアプローチは、HPEパフォーマンスメトリクス毎に最高の結果を得ました。

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