論文の概要: Efficient Vision Transformer for Human Pose Estimation via Patch Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04225v1
• Date: Wed, 7 Jun 2023 08:02:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 15:37:15.708652
• Title: Efficient Vision Transformer for Human Pose Estimation via Patch Selection
• Title（参考訳）: パッチ選択による人間のポーズ推定のための効率的な視覚トランスフォーマ
• Authors: Kaleab A. Kinfu and Ren\'e Vidal
• Abstract要約: ビジョントランスフォーマー(ViT)はCNNに代わる有望な代替品として登場し、最先端のパフォーマンスを向上している。 少数の最も情報性の高いパッチを選択し,処理することで,ViTの計算複雑性を低減できる簡単な方法を提案する。 提案手法の有効性を実証するため,COCO,MPII,OCHumanの3種類の2次元ポーズ推定ベンチマーク実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While Convolutional Neural Networks (CNNs) have been widely successful in 2D human pose estimation, Vision Transformers (ViTs) have emerged as a promising alternative to CNNs, boosting state-of-the-art performance. However, the quadratic computational complexity of ViTs has limited their applicability for processing high-resolution images and long videos. To address this challenge, we propose a simple method for reducing ViT's computational complexity based on selecting and processing a small number of most informative patches while disregarding others. We leverage a lightweight pose estimation network to guide the patch selection process, ensuring that the selected patches contain the most important information. Our experimental results on three widely used 2D pose estimation benchmarks, namely COCO, MPII and OCHuman, demonstrate the effectiveness of our proposed methods in significantly improving speed and reducing computational complexity with a slight drop in performance.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は2次元の人間のポーズ推定において広く成功しているが、視覚変換器(ViT)はCNNに代わる有望な代替手段として現れ、最先端のパフォーマンスが向上している。 しかし、ViTsの二次計算複雑性は、高解像度の画像や長いビデオの処理に適用性に制限されている。 この問題に対処するため,本研究では,ViT の計算複雑性を減らし,少数の情報パッチを選択・処理する手法を提案する。 我々は,軽量なポーズ推定ネットワークを用いてパッチ選択プロセスをガイドし,選択したパッチが最も重要な情報を含むことを保証する。 我々は,COCO,MPII,OCHumanの3つの広範に使用されている2次元ポーズ推定ベンチマークを用いて,提案手法の有効性を実証した。

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