論文の概要: HDFormer: High-order Directed Transformer for 3D Human Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01825v2
• Date: Mon, 22 May 2023 06:32:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 04:19:12.932735
• Title: HDFormer: High-order Directed Transformer for 3D Human Pose Estimation
• Title（参考訳）: hdformer: 3次元ポーズ推定のための高次指向トランス
• Authors: Hanyuan Chen, Jun-Yan He, Wangmeng Xiang, Zhi-Qi Cheng, Wei Liu, Hanbing Liu, Bin Luo, Yifeng Geng, Xuansong Xie
• Abstract要約: HDFormerは、Human3.6MとMPI-INF-3DHPデータセットの最先端(SOTA)モデルを大幅に上回っている。 HDFormerは、リアルタイムで正確な3Dポーズ推定を可能にする、幅広い現実世界の応用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.386530242069338
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human pose estimation is a challenging task due to its structured data sequence nature. Existing methods primarily focus on pair-wise interaction of body joints, which is insufficient for scenarios involving overlapping joints and rapidly changing poses. To overcome these issues, we introduce a novel approach, the High-order Directed Transformer (HDFormer), which leverages high-order bone and joint relationships for improved pose estimation. Specifically, HDFormer incorporates both self-attention and high-order attention to formulate a multi-order attention module. This module facilitates first-order "joint$\leftrightarrow$joint", second-order "bone$\leftrightarrow$joint", and high-order "hyperbone$\leftrightarrow$joint" interactions, effectively addressing issues in complex and occlusion-heavy situations. In addition, modern CNN techniques are integrated into the transformer-based architecture, balancing the trade-off between performance and efficiency. HDFormer significantly outperforms state-of-the-art (SOTA) models on Human3.6M and MPI-INF-3DHP datasets, requiring only 1/10 of the parameters and significantly lower computational costs. Moreover, HDFormer demonstrates broad real-world applicability, enabling real-time, accurate 3D pose estimation. The source code is in https://github.com/hyer/HDFormer
• Abstract（参考訳）: 人間のポーズ推定は、その構造化されたデータシーケンスの性質から、難しい課題である。 既存の方法は、主に、重なり合う関節と急速に変化するポーズを含むシナリオに不十分な身体関節のペアワイズ相互作用に焦点を当てている。 これらの課題を克服するために,高次骨と関節の関係を利用して姿勢推定を改善する高次指向トランス(hdformer)を提案する。 具体的には、HDFormerは、多階アテンションモジュールを定式化するために、自己注意と高階アテンションの両方を組み込んでいる。 このモジュールは、一階の"joint$\leftrightarrow$joint"、二階の"bone$\leftrightarrow$joint"、高階の"hyperbone$\leftrightarrow$joint"相互作用を促進し、複雑で閉塞性の高い状況における問題に効果的に対処する。 さらに、現代のcnn技術はトランスフォーマーベースのアーキテクチャに統合され、パフォーマンスと効率のトレードオフのバランスをとる。 hdformerは、human3.6mとmpi-inf-3dhpデータセットの最先端(sota)モデルを大幅に上回り、パラメータの1/10と計算コストを大幅に削減した。 さらにHDFormerは、リアルタイムで正確な3Dポーズ推定を可能にする、幅広い現実世界の応用性を示す。 ソースコードはhttps://github.com/hyer/hdformer

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