論文の概要: Towards Simple and Accurate Human Pose Estimation with Stair Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09115v1
• Date: Fri, 18 Feb 2022 10:37:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-21 20:03:45.219070
• Title: Towards Simple and Accurate Human Pose Estimation with Stair Network
• Title（参考訳）: 階段ネットワークを用いた簡易かつ高精度なポーズ推定
• Authors: Chenru Jiang, Kaizhu Huang, Shufei Zhang, Shufei Zhang, Jimin Xiao, Zhenxing Niu, Amir Hussain
• Abstract要約: 精度の高い多段階ポーズ推定システムに積み重ねることができるStair Networkと呼ばれる小さな判別モデルを開発した。 計算コストを削減するため、Stair Networkは、新しい基本的な特徴抽出ブロックで構成されている。 2つの標準データセットに対するStair Networkの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.421529219040295
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we focus on tackling the precise keypoint coordinates regression task. Most existing approaches adopt complicated networks with a large number of parameters, leading to a heavy model with poor cost-effectiveness in practice. To overcome this limitation, we develop a small yet discrimicative model called STair Network, which can be simply stacked towards an accurate multi-stage pose estimation system. Specifically, to reduce computational cost, STair Network is composed of novel basic feature extraction blocks which focus on promoting feature diversity and obtaining rich local representations with fewer parameters, enabling a satisfactory balance on efficiency and performance. To further improve the performance, we introduce two mechanisms with negligible computational cost, focusing on feature fusion and replenish. We demonstrate the effectiveness of the STair Network on two standard datasets, e.g., 1-stage STair Network achieves a higher accuracy than HRNet by 5.5% on COCO test dataset with 80\% fewer parameters and 68% fewer GFLOPs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,正確なキーポイント座標回帰タスクに取り組むことに焦点を当てる。 既存のアプローチの多くは、多くのパラメータを持つ複雑なネットワークを採用しており、実際のコスト効率の悪い重いモデルに繋がる。 この制限を克服するために,より正確な多段階ポーズ推定システムに簡単に積み重ねることができる,Stair Networkと呼ばれる小さな判別モデルを開発した。 特に、計算コストを削減するために、stair networkは、特徴の多様性の促進とパラメータの少ないリッチな局所表現の獲得に焦点を当てた、新しい基本的な特徴抽出ブロックで構成されており、効率と性能のバランスが良好である。 性能向上のために,機能融合と補充に着目し,計算コストを無視する2つのメカニズムを導入する。 例えば、1段階の階段網はhrnetよりも80\%のパラメータと68%のgflopsの少ないcocoテストデータセットにおいて5.5%の精度で高い精度を実現している。

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