論文の概要: MovePose: A High-performance Human Pose Estimation Algorithm on Mobile and Edge Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09084v1
• Date: Thu, 17 Aug 2023 16:23:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 15:53:40.537291
• Title: MovePose: A High-performance Human Pose Estimation Algorithm on Mobile and Edge Devices
• Title（参考訳）: MovePose: モバイルおよびエッジデバイス上での高性能なヒューマンポース推定アルゴリズム
• Authors: Dongyang Yu and Haoyue Zhang and Zhirui Zhou and Wangpeng An and Yanhong Yang
• Abstract要約: 我々は、モバイルデバイス上でリアルタイムのボディポーズ推定に特化して設計された、軽量な畳み込みニューラルネットワークであるMovePoseを紹介する。 このネットワークは、毎秒11フレームを超えるレートで、各個人に対して17のキーポイントを生成し、フィットネストラッキング、手話解釈、高度な移動体姿勢推定などのリアルタイムアプリケーションに適合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5874041837241304
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present MovePose, an optimized lightweight convolutional neural network designed specifically for real-time body pose estimation on CPU-based mobile devices. The current solutions do not provide satisfactory accuracy and speed for human posture estimation, and MovePose addresses this gap. It aims to maintain real-time performance while improving the accuracy of human posture estimation for mobile devices. The network produces 17 keypoints for each individual at a rate exceeding 11 frames per second, making it suitable for real-time applications such as fitness tracking, sign language interpretation, and advanced mobile human posture estimation. Our MovePose algorithm has attained an Mean Average Precision (mAP) score of 67.7 on the COCO \cite{cocodata} validation dataset. The MovePose algorithm displayed efficiency with a performance of 69+ frames per second (fps) when run on an Intel i9-10920x CPU. Additionally, it showcased an increased performance of 452+ fps on an NVIDIA RTX3090 GPU. On an Android phone equipped with a Snapdragon 8 + 4G processor, the fps reached above 11. To enhance accuracy, we incorporated three techniques: deconvolution, large kernel convolution, and coordinate classification methods. Compared to basic upsampling, deconvolution is trainable, improves model capacity, and enhances the receptive field. Large kernel convolution strengthens these properties at a decreased computational cost. In summary, MovePose provides high accuracy and real-time performance, marking it a potential tool for a variety of applications, including those focused on mobile-side human posture estimation. The code and models for this algorithm will be made publicly accessible.
• Abstract（参考訳）: 我々は,cpu ベースのモバイルデバイス上でのリアルタイムボディポーズ推定用に設計された,最適化された軽量畳み込みニューラルネットワークである movepose を提案する。 現在のソリューションは人間の姿勢推定に十分な精度とスピードを提供しておらず、MovePoseはこのギャップに対処しています。 モバイルデバイスの姿勢推定精度を向上しつつ、リアルタイムパフォーマンスを維持することを目的としている。 このネットワークは、毎秒11フレームを超えるレートで、各個人に対して17のキーポイントを生成し、フィットネストラッキング、手話解釈、高度な移動体姿勢推定などのリアルタイムアプリケーションに適合する。 我々のMovePoseアルゴリズムはCOCO \cite{cocodata}バリデーションデータセットで平均平均精度(mAP)スコア67.7に達した。 MovePoseアルゴリズムは、Intel i9-10920x CPU上で動作する場合、効率は69フレーム/秒(fps)以上であった。 さらに、NVIDIA RTX3090 GPU上で452以上のfpsのパフォーマンスも向上した。 Snapdragon 8 + 4Gプロセッサを搭載したAndroidスマートフォンでは、fpsは11.7GHz以上に達した。 精度を高めるために,デコンボリューション,大規模カーネル畳み込み,座標分類という3つの手法を取り入れた。 基本的なアップサンプリングと比較して、デコンボリューションはトレーニング可能で、モデルのキャパシティが向上し、レセプティブフィールドが強化される。 大きなカーネルの畳み込みは計算コストを下げてこれらの特性を強化する。 要約すると、MovePoseは高精度でリアルタイムのパフォーマンスを提供しており、モバイル側の人間の姿勢推定など、さまざまなアプリケーションにとって潜在的なツールである。 このアルゴリズムのコードとモデルは、公開アクセス可能である。

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