論文の概要: Improving Pose Estimation through Contextual Activity Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.02500v1
• Date: Wed, 3 Nov 2021 19:58:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-06 03:00:23.421064
• Title: Improving Pose Estimation through Contextual Activity Fusion
• Title（参考訳）: コンテキスト・アクティビティ・フュージョンによるポーズ推定の改善
• Authors: David Poulton, Richard Klein
• Abstract要約: 既存のディープラーニングアーキテクチャを採用し、1x1の畳み込みを追加して、アクティビティ情報をモデルに融合させます。 ベースラインモデル,特に一般的でないポーズや典型的には難しい関節において,パフォーマンスが向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30458514384586394
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This research presents the idea of activity fusion into existing Pose Estimation architectures to enhance their predictive ability. This is motivated by the rise in higher level concepts found in modern machine learning architectures, and the belief that activity context is a useful piece of information for the problem of pose estimation. To analyse this concept we take an existing deep learning architecture and augment it with an additional 1x1 convolution to fuse activity information into the model. We perform evaluation and comparison on a common pose estimation dataset, and show a performance improvement over our baseline model, especially in uncommon poses and on typically difficult joints. Additionally, we perform an ablative analysis to indicate that the performance improvement does in fact draw from the activity information.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,既存のポーズ推定アーキテクチャへのアクティビティ融合の考え方を示し,その予測能力を高める。 これは、現代の機械学習アーキテクチャに見られる高レベルの概念の台頭と、活動コンテキストがポーズ推定の問題に有用な情報であるという考えに動機づけられている。 この概念を分析するために、既存のディープラーニングアーキテクチャを採用し、1x1の畳み込みを追加してモデルにアクティビティ情報を融合させます。 我々は,一般的なポーズ推定データセット上で評価と比較を行い,ベースラインモデル,特に非一般的なポーズと通常難しいジョイントの性能改善を示す。 さらに,行動情報から性能改善が実際に引き出すことを示すために,アブレーション分析を行う。

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