論文の概要: Rethinking pose estimation in crowds: overcoming the detection information-bottleneck and ambiguity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07879v1
• Date: Tue, 13 Jun 2023 16:14:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 12:52:52.470255
• Title: Rethinking pose estimation in crowds: overcoming the detection information-bottleneck and ambiguity
• Title（参考訳）: 群集におけるポーズ推定の再考--発見情報とあいまいさを克服する
• Authors: Mu Zhou and Lucas Stoffl and Mackenzie Mathis and Alexander Mathis
• Abstract要約: 個人間の頻繁な相互作用は、ポーズ推定アルゴリズムの基本的な課題である。 ボトムアップ条件付きトップダウンポーズ推定と呼ばれる新しいパイプラインを提案する。 動物と人間のポーズ推定ベンチマークにおけるアプローチの性能と効率を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.56870150675545
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Frequent interactions between individuals are a fundamental challenge for pose estimation algorithms. Current pipelines either use an object detector together with a pose estimator (top-down approach), or localize all body parts first and then link them to predict the pose of individuals (bottom-up). Yet, when individuals closely interact, top-down methods are ill-defined due to overlapping individuals, and bottom-up methods often falsely infer connections to distant body parts. Thus, we propose a novel pipeline called bottom-up conditioned top-down pose estimation (BUCTD) that combines the strengths of bottom-up and top-down methods. Specifically, we propose to use a bottom-up model as the detector, which in addition to an estimated bounding box provides a pose proposal that is fed as condition to an attention-based top-down model. We demonstrate the performance and efficiency of our approach on animal and human pose estimation benchmarks. On CrowdPose and OCHuman, we outperform previous state-of-the-art models by a significant margin. We achieve 78.5 AP on CrowdPose and 47.2 AP on OCHuman, an improvement of 8.6% and 4.9% over the prior art, respectively. Furthermore, we show that our method has excellent performance on non-crowded datasets such as COCO, and strongly improves the performance on multi-animal benchmarks involving mice, fish and monkeys.
• Abstract（参考訳）: 個人間の頻繁な相互作用はポーズ推定アルゴリズムの基本的な課題である。 現在のパイプラインは、ポーズ推定器(トップダウンアプローチ)と共にオブジェクト検出器を使用するか、まずすべての身体部位をローカライズし、それらをリンクして個人のポーズを予測する(ボットアップ)。 しかし、個人が密接な相互作用を行う場合、トップダウンメソッドは重複する個人によって不定義となり、ボトムアップメソッドは多くの場合、遠方の身体部分とのつながりを誤って推測する。 そこで本研究では,ボトムアップ法とトップダウン法を組み合わせたボトムアップ条件付きトップダウンポーズ推定(buctd)という新しいパイプラインを提案する。 具体的には,ボトムアップモデルを検知器として用いることを提案する。推定境界ボックスに加えて,注意に基づくトップダウンモデルに条件として与えるポーズの提案を行う。 動物および人間のポーズ推定ベンチマークにおけるアプローチの性能と効率を実証する。 CrowdPoseとOCHumanでは、従来の最先端モデルよりも大きなマージンで優れています。 crowdposeでは78.5ap,ochumanでは47.2ap,先行技術では8.6%,先行技術では4.9%改善した。 さらに,本手法はCOCOなどの非集束データセットに優れた性能を示し,マウス,魚,サルを含むマルチアニマルベンチマークの性能を強く向上させることを示した。

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