論文の概要: Human Pose Regression with Residual Log-likelihood Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11291v1
• Date: Fri, 23 Jul 2021 15:06:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-26 14:01:36.192560
• Title: Human Pose Regression with Residual Log-likelihood Estimation
• Title（参考訳）: 残差ログ類似度推定によるポーズ回帰
• Authors: Jiefeng Li, Siyuan Bian, Ailing Zeng, Can Wang, Bo Pang, Wentao Liu, Cewu Lu
• Abstract要約: 本稿では,Residual Log-likelihood Estimation (RLE) を用いた新たな回帰パラダイムを提案する。 RLEは、トレーニングプロセスを容易にするために、未参照の基盤となる分布ではなく、分布の変化を学習する。 従来の回帰パラダイムと比較して、RLEによる回帰はテスト時間オーバーヘッドを伴わずに、MSCOCOに12.4mAPの改善をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.30425850653223
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Heatmap-based methods dominate in the field of human pose estimation by modelling the output distribution through likelihood heatmaps. In contrast, regression-based methods are more efficient but suffer from inferior performance. In this work, we explore maximum likelihood estimation (MLE) to develop an efficient and effective regression-based methods. From the perspective of MLE, adopting different regression losses is making different assumptions about the output density function. A density function closer to the true distribution leads to a better regression performance. In light of this, we propose a novel regression paradigm with Residual Log-likelihood Estimation (RLE) to capture the underlying output distribution. Concretely, RLE learns the change of the distribution instead of the unreferenced underlying distribution to facilitate the training process. With the proposed reparameterization design, our method is compatible with off-the-shelf flow models. The proposed method is effective, efficient and flexible. We show its potential in various human pose estimation tasks with comprehensive experiments. Compared to the conventional regression paradigm, regression with RLE bring 12.4 mAP improvement on MSCOCO without any test-time overhead. Moreover, for the first time, especially on multi-person pose estimation, our regression method is superior to the heatmap-based methods. Our code is available at https://github.com/Jeff-sjtu/res-loglikelihood-regression
• Abstract（参考訳）: ヒートマップに基づく手法は、確率的ヒートマップによる出力分布のモデル化により、人間のポーズ推定の分野を支配している。 対照的に回帰に基づく手法はより効率的であるが、性能が劣る。 本研究では,最大推定値(MLE)を探索し,効率的な回帰に基づく手法を提案する。 MLEの観点からは、異なる回帰損失を採用することは出力密度関数について異なる仮定をしている。 真の分布に近い密度関数は、より良い回帰性能をもたらす。 そこで本稿では,その基礎となる出力分布を捉えるために,残差ログ類似度推定(rle)を用いた新しい回帰パラダイムを提案する。 具体的には、RLEはトレーニングプロセスを容易にするために、未参照の基盤となる分布ではなく、分布の変化を学習する。 提案する再パラメータ化設計では,本手法は既製の流れモデルと互換性がある。 提案手法は効率的,効率的,柔軟である。 包括的実験による様々な人間のポーズ推定タスクにおけるその可能性を示す。 従来の回帰パラダイムと比較して、RLEによる回帰はテスト時間オーバーヘッドを伴わずに、MSCOCOに12.4mAPの改善をもたらす。 また, マルチパーソンポーズ推定において, 初めて, 回帰法がヒートマップ法よりも優れていることがわかった。 私たちのコードはhttps://github.com/Jeff-sjtu/res-loglikelihood-regressionで利用可能です。

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