論文の概要: Lite Pose: Efficient Architecture Design for 2D Human Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01271v1
• Date: Tue, 3 May 2022 02:08:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-04 14:25:47.892962
• Title: Lite Pose: Efficient Architecture Design for 2D Human Pose Estimation
• Title（参考訳）: Lite Pose: 人間の2次元姿勢推定のための効率的なアーキテクチャ設計
• Authors: Yihan Wang, Muyang Li, Han Cai, Wei-Ming Chen, and Song Han
• Abstract要約: エッジ上でのリアルタイム多人数ポーズ推定のための効率的なアーキテクチャ設計について検討する。 この発見に触発されて、ポーズ推定のための効率的な単一ブランチアーキテクチャLitePoseを設計した。 本稿では,Fusion Deconv Head や Large Kernel Convs など,LitePose のキャパシティ向上のための2つの簡単なアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.765304656180355
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Pose estimation plays a critical role in human-centered vision applications. However, it is difficult to deploy state-of-the-art HRNet-based pose estimation models on resource-constrained edge devices due to the high computational cost (more than 150 GMACs per frame). In this paper, we study efficient architecture design for real-time multi-person pose estimation on edge. We reveal that HRNet's high-resolution branches are redundant for models at the low-computation region via our gradual shrinking experiments. Removing them improves both efficiency and performance. Inspired by this finding, we design LitePose, an efficient single-branch architecture for pose estimation, and introduce two simple approaches to enhance the capacity of LitePose, including Fusion Deconv Head and Large Kernel Convs. Fusion Deconv Head removes the redundancy in high-resolution branches, allowing scale-aware feature fusion with low overhead. Large Kernel Convs significantly improve the model's capacity and receptive field while maintaining a low computational cost. With only 25% computation increment, 7x7 kernels achieve +14.0 mAP better than 3x3 kernels on the CrowdPose dataset. On mobile platforms, LitePose reduces the latency by up to 5.0x without sacrificing performance, compared with prior state-of-the-art efficient pose estimation models, pushing the frontier of real-time multi-person pose estimation on edge. Our code and pre-trained models are released at https://github.com/mit-han-lab/litepose.
• Abstract（参考訳）: ポーズ推定は、人間中心の視覚応用において重要な役割を果たす。 しかし、計算コストが高い(フレーム当たり150GMAC以上)ため、最先端のHRNetベースのポーズ推定モデルをリソース制約エッジデバイスに展開することは困難である。 本稿では,エッジ上でのリアルタイム多人数ポーズ推定のための効率的なアーキテクチャ設計について検討する。 HRNetの高分解能分岐は、段階的に縮小する実験を通して低計算領域のモデルに対して冗長であることを明らかにした。 取り除くことで効率と性能が向上する。 この発見に触発されて、ポーズ推定のための効率的なシングルブランチアーキテクチャであるLitePoseを設計し、Fusion Deconv HeadとLarge Kernel Convsを含むLitePoseのキャパシティを向上させるための2つの簡単なアプローチを導入する。 fusion deconvヘッドは高解像度ブランチの冗長性を取り除き、オーバーヘッドの低いスケールアウェア機能融合を可能にする。 大きなカーネル・コンブは、計算コストを低く保ちながら、モデルの容量と受容領域を大幅に改善した。 25%の計算インクリメントで、7x7カーネルはクラウドポスデータセットの3x3カーネルよりも+14.0のマップを実現できる。 モバイルプラットフォームでは、従来の最先端の効率的なポーズ推定モデルと比較して、LitePoseはパフォーマンスを犠牲にすることなく、レイテンシを最大5.0倍に削減し、リアルタイム多人数ポーズ推定のフロンティアをエッジにプッシュする。 私たちのコードとトレーニング済みモデルはhttps://github.com/mit-han-lab/liteposeでリリースしています。

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