Fugu-MT 論文翻訳(概要): BPJDet: Extended Object Representation for Generic Body-Part Joint Detection

論文の概要: BPJDet: Extended Object Representation for Generic Body-Part Joint Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10765v1
Date: Fri, 21 Apr 2023 06:23:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-24 15:38:43.615398
Title: BPJDet: Extended Object Representation for Generic Body-Part Joint Detection
Title（参考訳）: BPJDet:ジェネリックボディ部分関節検出のための拡張オブジェクト表現
Authors: Huayi Zhou, Fei Jiang, Jiaxin Si, Yue Ding, and Hongtao Lu
Abstract要約: 物体の中心オフセットを統合した新しい拡張オブジェクト表現を提案し、高密度な1段汎用体-部分関節検出器(BPJDet)を構築した。 BPJDetは、エラーを起こしやすいポストマッチングに悩まされず、スピードと精度のトレードオフを良好に保ちます。 2つの下流アプリケーションの性能を向上させることにより、高度なボディパートアソシエーション能力の利点を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.024315369418332
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Detection of human body and its parts (e.g., head or hands) has been intensively studied. However, most of these CNNs-based detectors are trained independently, making it difficult to associate detected parts with body. In this paper, we focus on the joint detection of human body and its corresponding parts. Specifically, we propose a novel extended object representation integrating center-offsets of body parts, and construct a dense one-stage generic Body-Part Joint Detector (BPJDet). In this way, body-part associations are neatly embedded in a unified object representation containing both semantic and geometric contents. Therefore, we can perform multi-loss optimizations to tackle multi-tasks synergistically. BPJDet does not suffer from error-prone post matching, and keeps a better trade-off between speed and accuracy. Furthermore, BPJDet can be generalized to detect any one or more body parts. To verify the superiority of BPJDet, we conduct experiments on three body-part datasets (CityPersons, CrowdHuman and BodyHands) and one body-parts dataset COCOHumanParts. While keeping high detection accuracy, BPJDet achieves state-of-the-art association performance on all datasets comparing with its counterparts. Besides, we show benefits of advanced body-part association capability by improving performance of two representative downstream applications: accurate crowd head detection and hand contact estimation. Code is released in https://github.com/hnuzhy/BPJDet.
Abstract（参考訳）: 人体とその部分(例えば頭や手)の検出は集中的に研究されている。しかし、これらのcnnsベースの検出器のほとんどは独立して訓練されており、検出された部品を身体と関連付けることが困難である。本稿では,人体とその対応する部分の関節検出に焦点をあてる。具体的には,身体部位の中心オフセットを統合する新しい拡張オブジェクト表現を提案し,高密度1段汎用体部関節検出器(bpjdet)を構築する。このように、ボディーパートの関連は、意味的および幾何学的内容の両方を含む統一オブジェクト表現に巧みに埋め込まれる。したがって、マルチタスクを相乗的に扱うためにマルチロス最適化を行うことができる。 BPJDetは、エラーを起こしやすいポストマッチングに悩まされず、スピードと精度のトレードオフを良好に保ちます。さらに、BPJDetは1つ以上の身体部分を検出するために一般化することができる。 BPJDetの優位性を検証するため,3つのボディパーツデータセット(CityPersons,CrowdHuman,BodyHands)と1つのボディパーツデータセットCOCOHumanPartsについて実験を行った。 BPJDetは高い検出精度を維持しながら、すべてのデータセットで最先端のアソシエーションパフォーマンスを達成する。また, 高精度群頭検出とハンドコンタクト推定の2つの代表的な下流アプリケーションの性能向上により, 高度な身体関連能力の利点を示す。コードはhttps://github.com/hnuzhy/bpjdetでリリースされる。

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