論文の概要: A Gated Attention Transformer for Multi-Person Pose Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05807v2
• Date: Mon, 21 Aug 2023 17:45:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 23:36:20.526137
• Title: A Gated Attention Transformer for Multi-Person Pose Tracking
• Title（参考訳）: マルチパーソンポーズトラッキングのためのゲーテッドアテンション変換器
• Authors: Andreas Doering and Juergen Gall
• Abstract要約: 本稿では,協会の課題に対処するゲーテッド・アテンション・トランスフォーマーを提案する。 我々のモデルの中核的な側面は、外観埋め込みの影響を自動的に適応するゲーティング機構である。 隠蔽された人物を再識別するために,ポーズ条件付き再識別ネットワークを組み込んだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.84879578518942
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-person pose tracking is an important element for many applications and requires to estimate the human poses of all persons in a video and to track them over time. The association of poses across frames remains an open research problem, in particular for online tracking methods, due to motion blur, crowded scenes and occlusions. To tackle the association challenge, we propose a Gated Attention Transformer. The core aspect of our model is the gating mechanism that automatically adapts the impact of appearance embeddings and embeddings based on temporal pose similarity in the attention layers. In order to re-identify persons that have been occluded, we incorporate a pose-conditioned re-identification network that provides initial embeddings and allows to match persons even if the number of visible joints differ between frames. We further propose a matching layer based on gated attention for pose-to-track association and duplicate removal. We evaluate our approach on PoseTrack 2018 and PoseTrack21.
• Abstract（参考訳）: マルチパーソンのポーズトラッキングは多くのアプリケーションにとって重要な要素であり、ビデオ内のすべての人のポーズを推定し、時間とともに追跡する必要がある。 フレーム間のポーズの関連性は、特に動きのぼやけや混みのあるシーン、オクルージョンなどによるオンライントラッキング手法において、オープンな研究課題である。 学会の課題に対処するため,Gated Attention Transformerを提案する。 我々のモデルの中核的な側面は、注意層における時間的ポーズ類似性に基づく外観埋め込みと埋め込みの影響を自動的に適応するゲーティング機構である。 被検者を再特定するために, フレーム間で目に見える関節の数が異なる場合でも, 初期埋め込みを提供し, 人物とのマッチングを可能にするポーズ条件付き再識別ネットワークを組み込んだ。 さらに,ポーズ・トラック間関係と重複除去のためのゲート付き注意に基づくマッチング層を提案する。 PoseTrack 2018とPoseTrack21のアプローチを評価します。

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