論文の概要: AlphaPose: Whole-Body Regional Multi-Person Pose Estimation and Tracking in Real-Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03375v1
• Date: Mon, 7 Nov 2022 09:15:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 17:30:36.925976
• Title: AlphaPose: Whole-Body Regional Multi-Person Pose Estimation and Tracking in Real-Time
• Title（参考訳）: AlphaPose:全身体的マルチパーソンポーズ推定とリアルタイムでの追跡
• Authors: Hao-Shu Fang, Jiefeng Li, Hongyang Tang, Chao Xu, Haoyi Zhu, Yuliang Xiu, Yong-Lu Li, Cewu Lu
• Abstract要約: 提案するAlphaPoseは,リアルタイムに動作しながら,身体全体のポーズを正確に推定・追跡できるシステムである。 我々は,COCO-全体,COCO,PoseTrack,提案したHalpe-FullBodyポーズ推定データセットにおいて,現在の最先端手法よりも高速かつ高精度であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.19339667836196
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate whole-body multi-person pose estimation and tracking is an important yet challenging topic in computer vision. To capture the subtle actions of humans for complex behavior analysis, whole-body pose estimation including the face, body, hand and foot is essential over conventional body-only pose estimation. In this paper, we present AlphaPose, a system that can perform accurate whole-body pose estimation and tracking jointly while running in realtime. To this end, we propose several new techniques: Symmetric Integral Keypoint Regression (SIKR) for fast and fine localization, Parametric Pose Non-Maximum-Suppression (P-NMS) for eliminating redundant human detections and Pose Aware Identity Embedding for jointly pose estimation and tracking. During training, we resort to Part-Guided Proposal Generator (PGPG) and multi-domain knowledge distillation to further improve the accuracy. Our method is able to localize whole-body keypoints accurately and tracks humans simultaneously given inaccurate bounding boxes and redundant detections. We show a significant improvement over current state-of-the-art methods in both speed and accuracy on COCO-wholebody, COCO, PoseTrack, and our proposed Halpe-FullBody pose estimation dataset. Our model, source codes and dataset are made publicly available at https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose.
• Abstract（参考訳）: 人体全体の正確なポーズ推定と追跡はコンピュータビジョンにおいて重要な課題である。 複雑な行動分析のために人間の微妙な行動を捉えるためには、顔、体、手、足を含む全身のポーズ推定が従来の身体のみのポーズ推定よりも不可欠である。 本稿では,リアルタイムに動作中の身体の正確なポーズ推定とトラッキングを行うシステムであるalphaposeを提案する。 そこで本研究では, 高速かつ微細な位置推定のためのSIKR(Symmetric Integral Keypoint Regression), 冗長な人間の検出を除去するためのP-NMS(Parametric Pose Non-Maximum-Suppression), 共同ポーズ推定と追跡のためのPose Aware Identity Embeddingを提案する。 トレーニング中、さらに精度を向上させるために、Part-Guided Proposal Generator(PGPG)とマルチドメイン知識蒸留を利用する。 提案手法は,人体全体のキーポイントを高精度にローカライズし,不正確な境界ボックスと冗長な検出を同時に追跡する。 我々は,COCO-全体,COCO,PoseTrack,提案したHalpe-FullBodyポーズ推定データセットにおいて,現在の最先端手法よりも高速かつ高精度であることを示す。 我々のモデル、ソースコード、データセットはhttps://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose.comで公開されています。

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