Fugu-MT 論文翻訳(概要): MotionAGFormer: Enhancing 3D Human Pose Estimation with a Transformer-GCNFormer Network

論文の概要: MotionAGFormer: Enhancing 3D Human Pose Estimation with a Transformer-GCNFormer Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16288v1
Date: Wed, 25 Oct 2023 01:46:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-26 17:18:36.559991
Title: MotionAGFormer: Enhancing 3D Human Pose Estimation with a Transformer-GCNFormer Network
Title（参考訳）: MotionAGFormer: Transformer-GCNFormer ネットワークによる3次元人物位置推定の実現
Authors: Soroush Mehraban, Vida Adeli, Babak Taati
Abstract要約: 本稿では、2つの並列トランスとGCNFormerストリームを用いてチャネル数を分割する新しいAttention-GCNFormerブロックを提案する。提案するGCNFormerモジュールは, 隣接する接合部間の局所的関係を利用して, トランス出力を補完する新しい表現を出力する。我々は、Human3.6MとMPI-INF-3DHPの2つの人気のあるベンチマークデータセットでモデルを評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7268855969580166
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent transformer-based approaches have demonstrated excellent performance in 3D human pose estimation. However, they have a holistic view and by encoding global relationships between all the joints, they do not capture the local dependencies precisely. In this paper, we present a novel Attention-GCNFormer (AGFormer) block that divides the number of channels by using two parallel transformer and GCNFormer streams. Our proposed GCNFormer module exploits the local relationship between adjacent joints, outputting a new representation that is complementary to the transformer output. By fusing these two representation in an adaptive way, AGFormer exhibits the ability to better learn the underlying 3D structure. By stacking multiple AGFormer blocks, we propose MotionAGFormer in four different variants, which can be chosen based on the speed-accuracy trade-off. We evaluate our model on two popular benchmark datasets: Human3.6M and MPI-INF-3DHP. MotionAGFormer-B achieves state-of-the-art results, with P1 errors of 38.4mm and 16.2mm, respectively. Remarkably, it uses a quarter of the parameters and is three times more computationally efficient than the previous leading model on Human3.6M dataset. Code and models are available at https://github.com/TaatiTeam/MotionAGFormer.
Abstract（参考訳）: 近年の変圧器に基づく手法は、3次元ポーズ推定において優れた性能を示している。しかし、それらは全体論的な視点を持ち、すべてのジョイント間のグローバルな関係をエンコードすることで、局所的な依存関係を正確に捉えることはできない。本稿では、2つの並列トランスとGCNFormerストリームを用いてチャネル数を分割する新しいAGFormer(Attention-GCNFormer)ブロックを提案する。提案するGCNFormerモジュールは, 隣接する接合部間の局所的関係を利用して, トランス出力を補完する新しい表現を出力する。これらの2つの表現を適応的に融合することにより、agformerは基礎となる3d構造をより良く学習する能力を示す。複数のAGFormerブロックを積み重ねることで、4つの異なる変種でMotionAGFormerを提案する。我々は、Human3.6MとMPI-INF-3DHPの2つの人気のあるベンチマークデータセットでモデルを評価する。 MotionAGFormer-Bは、それぞれ38.4mmと16.2mmのP1エラーで最先端の結果を得る。注目すべきは、パラメータの4分の1を使用し、前回のHuman3.6Mデータセットの3倍の計算効率である。コードとモデルはhttps://github.com/TaatiTeam/MotionAGFormer.comで入手できる。

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