論文の概要: Rethinking Deconvolution for 2D Human Pose Estimation Light yet Accurate Model for Real-time Edge Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04226v1
• Date: Mon, 8 Nov 2021 01:44:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-10 02:21:36.554612
• Title: Rethinking Deconvolution for 2D Human Pose Estimation Light yet Accurate Model for Real-time Edge Computing
• Title（参考訳）: リアルタイムエッジコンピューティングのための2次元人物位置推定光の高精度モデル再検討
• Authors: Masayuki Yamazaki, Eigo Mori
• Abstract要約: このシステムは精度が高く、SOTA HRNet 256x192の94.5%の精度を達成した。 我々のモデルはエンコーダ・デコーダアーキテクチャを採用し、その効率を改善するために注意深く縮小されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this study, we present a pragmatic lightweight pose estimation model. Our model can achieve real-time predictions using low-power embedded devices. This system was found to be very accurate and achieved a 94.5% accuracy of SOTA HRNet 256x192 using a computational cost of only 3.8% on COCO test dataset. Our model adopts an encoder-decoder architecture and is carefully downsized to improve its efficiency. We especially focused on optimizing the deconvolution layers and observed that the channel reduction of the deconvolution layers contributes significantly to reducing computational resource consumption without degrading the accuracy of this system. We also incorporated recent model agnostic techniques such as DarkPose and distillation training to maximize the efficiency of our model. Furthermore, we applied model quantization to exploit multi/mixed precision features. Our FP16'ed model (COCO AP 70.0) operates at ~60-fps on NVIDIA Jetson AGX Xavier and ~200 fps on NVIDIA Quadro RTX6000.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,現実的な軽量ポーズ推定モデルを提案する。 我々のモデルは低消費電力組込みデバイスを用いてリアルタイムな予測を行うことができる。 このシステムは精度が高く、COCOテストデータセットの計算コストはわずか3.8%であったため、SOTA HRNet 256x192の94.5%の精度を達成した。 私たちのモデルはエンコーダ-デコーダアーキテクチャを採用しており、効率を改善するために慎重に縮小しています。 特に,デコンボリューション層を最適化することに着目し,デコンボリューション層のチャネル削減が,システムの精度を損なうことなく計算資源消費量の削減に大きく寄与することを確認した。 また,モデル効率を最大化するために,ダークポスや蒸留訓練などの最近のモデル非依存技術も取り入れた。 さらに、モデル量子化を適用し、マルチ/ミックス精度の特徴を利用する。 FP16のモデル(COCO AP 70.0)はNVIDIA Jetson AGX Xavierで60fps、NVIDIA Quadro RTX6000で200fpsで動作する。

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