論文の概要: HumanBench: Towards General Human-centric Perception with Projector Assisted Pretraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05675v1
• Date: Fri, 10 Mar 2023 02:57:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-13 16:15:28.854507
• Title: HumanBench: Towards General Human-centric Perception with Projector Assisted Pretraining
• Title（参考訳）: HumanBench:プロジェクターを用いた一般人中心の知覚に向けて
• Authors: Shixiang Tang, Cheng Chen, Qingsong Xie, Meilin Chen, Yizhou Wang, Yuanzheng Ci, Lei Bai, Feng Zhu, Haiyang Yang, Li Yi, Rui Zhao, Wanli Ouyang
• Abstract要約: 汎用的な人中心下流作業のための一般的な事前訓練モデルを持つことが望ましい。 本研究では,既存のデータセットをベースとしたtextbfHumanBench を提案する。 我々のPATHは、17の下流データセットと他の2つのデータセットの中間結果に対して、最先端の新たな結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.1086193340286
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human-centric perceptions include a variety of vision tasks, which have widespread industrial applications, including surveillance, autonomous driving, and the metaverse. It is desirable to have a general pretrain model for versatile human-centric downstream tasks. This paper forges ahead along this path from the aspects of both benchmark and pretraining methods. Specifically, we propose a \textbf{HumanBench} based on existing datasets to comprehensively evaluate on the common ground the generalization abilities of different pretraining methods on 19 datasets from 6 diverse downstream tasks, including person ReID, pose estimation, human parsing, pedestrian attribute recognition, pedestrian detection, and crowd counting. To learn both coarse-grained and fine-grained knowledge in human bodies, we further propose a \textbf{P}rojector \textbf{A}ssis\textbf{T}ed \textbf{H}ierarchical pretraining method (\textbf{PATH}) to learn diverse knowledge at different granularity levels. Comprehensive evaluations on HumanBench show that our PATH achieves new state-of-the-art results on 17 downstream datasets and on-par results on the other 2 datasets. The code will be publicly at \href{https://github.com/OpenGVLab/HumanBench}{https://github.com/OpenGVLab/HumanBench}.
• Abstract（参考訳）: 人間中心の認識には様々な視覚タスクが含まれており、監視、自律運転、メタバースなど幅広い産業用途がある。 汎用的な人中心下流作業のための一般的な事前訓練モデルを持つことが望ましい。 本稿では,ベンチマーク法と事前学習法の両面から,この経路を推し進める。 具体的には,既設のデータセットに基づく \textbf{humanbench} を提案し,パーソナライズ,ポーズ推定,ヒューマン解析,歩行者属性認識,歩行者検出,群衆数計数など6つのダウンストリームタスクから19のデータセットに対して,異なる事前学習法の一般化能力を総合的に評価する。 人体における粗粒度と細粒度の両方の知識を学習するために、異なる粒度レベルで多様な知識を学習するために、 \textbf{P}rojector \textbf{A}ssis\textbf{T}ed \textbf{H}ierarchical pretraining method (\textbf{PATH})を提案する。 HumanBenchの総合的な評価は、我々のPATHが17の下流データセットと他の2つのデータセットの中間結果に対して、新しい最先端結果を達成することを示している。 コードは href{https://github.com/OpenGVLab/HumanBench}{https://github.com/OpenGVLab/HumanBench} で公開される。

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