論文の概要: Multi-scale Attention Guided Pose Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06777v1
• Date: Mon, 14 Feb 2022 14:58:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-15 20:42:02.964342
• Title: Multi-scale Attention Guided Pose Transfer
• Title（参考訳）: マルチスケール注意誘導ポーズ伝達
• Authors: Prasun Roy, Saumik Bhattacharya, Subhankar Ghosh and Umapada Pal
• Abstract要約: ポース転送(英: Pose transfer)とは、その人物の別のイメージから、前例のない小説のポーズを持つ人物の確率的イメージ生成を指す。 エンコーダとデコーダの解像度レベル毎にアテンションリンクを導入することで、ポーズ転送のための改良されたネットワークアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.79337509555511
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pose transfer refers to the probabilistic image generation of a person with a previously unseen novel pose from another image of that person having a different pose. Due to potential academic and commercial applications, this problem is extensively studied in recent years. Among the various approaches to the problem, attention guided progressive generation is shown to produce state-of-the-art results in most cases. In this paper, we present an improved network architecture for pose transfer by introducing attention links at every resolution level of the encoder and decoder. By utilizing such dense multi-scale attention guided approach, we are able to achieve significant improvement over the existing methods both visually and analytically. We conclude our findings with extensive qualitative and quantitative comparisons against several existing methods on the DeepFashion dataset.
• Abstract（参考訳）: ポーズ転送(Pose transfer)とは、前例のないポーズを持つ人物の確率的イメージ生成を、別のポーズを持つ人物の別のイメージから意味する。 学術的、商業的な応用の可能性から、この問題は近年広く研究されている。 この問題に対する様々なアプローチの中で,注意誘導型プログレッシブジェネレーションは,ほとんどの場合,最先端の成果を生み出すことが示されている。 本稿では,エンコーダとデコーダの解像度レベルごとに注意リンクを導入することにより,ポーズ転送のためのネットワークアーキテクチャの改善を提案する。 このような密集した多スケール注意誘導手法を利用することで,既存の手法を視覚的に,分析的に大きく改善することができる。 本稿では,DeepFashionデータセット上の既存手法と比較して,定性的かつ定量的な比較を行った。

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