論文の概要: ZoomNAS: Searching for Whole-body Human Pose Estimation in the Wild
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11547v1
- Date: Tue, 23 Aug 2022 16:33:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-25 12:58:56.497498
- Title: ZoomNAS: Searching for Whole-body Human Pose Estimation in the Wild
- Title（参考訳）: zoomnas: 野生動物における全身人間のポーズ推定の探索
- Authors: Lumin Xu, Sheng Jin, Wentao Liu, Chen Qian, Wanli Ouyang, Ping Luo,
Xiaogang Wang
- Abstract要約: 本研究では,全身の階層構造を考慮したシングルネットワーク方式ZoomNetを提案する。
また,全身のポーズ推定の精度と効率を両立させるために,ZoomNASと呼ばれるニューラルネットワーク検索フレームワークを提案する。
ZoomNASをトレーニングし,評価するために,最初の大規模2次元人体データセットであるCOCO-WholeBody V1.0を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.0025378036642
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper investigates the task of 2D whole-body human pose estimation,
which aims to localize dense landmarks on the entire human body including body,
feet, face, and hands. We propose a single-network approach, termed ZoomNet, to
take into account the hierarchical structure of the full human body and solve
the scale variation of different body parts. We further propose a neural
architecture search framework, termed ZoomNAS, to promote both the accuracy and
efficiency of whole-body pose estimation. ZoomNAS jointly searches the model
architecture and the connections between different sub-modules, and
automatically allocates computational complexity for searched sub-modules. To
train and evaluate ZoomNAS, we introduce the first large-scale 2D human
whole-body dataset, namely COCO-WholeBody V1.0, which annotates 133 keypoints
for in-the-wild images. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of
ZoomNAS and the significance of COCO-WholeBody V1.0.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,人体,足,顔,手など,人体全体に密集したランドマークを局在させることを目的とした2次元人体ポーズ推定の課題について検討する。
本稿では,人体の階層構造を考慮した単一ネットワークアプローチであるzoomnetを提案する。
さらに,体全体のポーズ推定の精度と効率を高めるために,zoomnasと呼ばれるニューラルネットワーク探索フレームワークを提案する。
zoomnasはモデルアーキテクチャと異なるサブモジュール間の接続を共同で検索し、検索されたサブモジュールの計算複雑性を自動的に割り当てる。
ZoomNASをトレーニングし評価するために,最初の大規模2次元人体データセットであるCOCO-WholeBody V1.0を導入する。
実験はZoomNASの有効性とCOCO-WholeBody V1.0の意義を実証した。
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