論文の概要: LWA-HAND: Lightweight Attention Hand for Interacting Hand Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09815v2
• Date: Tue, 23 Aug 2022 03:54:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-24 10:41:05.481305
• Title: LWA-HAND: Lightweight Attention Hand for Interacting Hand Reconstruction
• Title（参考訳）: LWA-HAND:ハンドリコンストラクションのための軽量アテンションハンド
• Authors: Xinhan Di, Pengqian Yu
• Abstract要約: 本稿では,LWA-HAND(Lightlight attention hand)という手法を提案し,単一のRGB画像から低フロップで手を再構築する。 結果として得られたモデルは、InterHand2.6Mベンチマークで、最先端のモデルと比較して同等のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2481284426718533
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hand reconstruction has achieved great success in real-time applications such as visual reality and augmented reality while interacting with two-hand reconstruction through efficient transformers is left unexplored. In this paper, we propose a method called lightweight attention hand (LWA-HAND) to reconstruct hands in low flops from a single RGB image. To solve the occlusion and interaction challenges in efficient attention architectures, we introduce three mobile attention modules. The first module is a lightweight feature attention module that extracts both local occlusion representation and global image patch representation in a coarse-to-fine manner. The second module is a cross image and graph bridge module which fuses image context and hand vertex. The third module is a lightweight cross-attention mechanism that uses element-wise operation for cross attention of two hands in linear complexity. The resulting model achieves comparable performance on the InterHand2.6M benchmark in comparison with the state-of-the-art models. Simultaneously, it reduces the flops to $0.47GFlops$ while the state-of-the-art models have heavy computations between $10GFlops$ and $20GFlops$.
• Abstract（参考訳）: 視覚現実感や拡張現実といったリアルタイムアプリケーションにおいて、効率的なトランスフォーマーによる両手再構成と対話しながら、ハンドレコンストラクションは大きな成功を収めている。 本稿では,軽量アテンションハンド (lwa-hand) と呼ばれる,単一のrgb画像から低フラップで手を取り替える手法を提案する。 効率的なアテンションアーキテクチャにおけるオクルージョンとインタラクションの課題を解決するため,3つのモバイルアテンションモジュールを導入する。 第1モジュールは、局所閉塞表現とグローバルイメージパッチ表現の両方を粗い方法で抽出する軽量な機能注意モジュールである。 第2のモジュールは、イメージコンテキストとハンド頂点を融合するクロスイメージおよびグラフブリッジモジュールである。 第3のモジュールは軽量なクロスアテンション機構であり、線形複雑度において両手のクロスアテンションに要素操作を用いる。 その結果得られたモデルは、interhand2.6mベンチマークで最先端モデルと比較して同等のパフォーマンスを達成している。 同時にフロップを0.47GFlops$に減らし、最先端モデルは10GFlops$から20GFlops$の間で重い計算を行う。

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