論文の概要: Spatial Attention-based Distribution Integration Network for Human Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05323v1
• Date: Thu, 9 Nov 2023 12:43:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 15:31:02.236434
• Title: Spatial Attention-based Distribution Integration Network for Human Pose Estimation
• Title（参考訳）: 空間的注意に基づく人文推定のための分布統合ネットワーク
• Authors: Sihan Gao, Jing Zhu, Xiaoxuan Zhuang, Zhaoyue Wang, and Qijin Li
• Abstract要約: 本研究では,空間アテンションに基づく分布統合ネットワーク(SADI-NET)を提案する。 我々のネットワークは、受容強化モジュール(RFM)、空間融合モジュール(SFM)、分散学習モジュール(DLM)の3つの効率的なモデルで構成されている。 我々のモデルは、MPIIテストデータセットで920.10%の精度を得、既存のモデルよりも大幅に改善され、最先端のパフォーマンスが確立された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8052382324386398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, human pose estimation has made significant progress through the implementation of deep learning techniques. However, these techniques still face limitations when confronted with challenging scenarios, including occlusion, diverse appearances, variations in illumination, and overlap. To cope with such drawbacks, we present the Spatial Attention-based Distribution Integration Network (SADI-NET) to improve the accuracy of localization in such situations. Our network consists of three efficient models: the receptive fortified module (RFM), spatial fusion module (SFM), and distribution learning module (DLM). Building upon the classic HourglassNet architecture, we replace the basic block with our proposed RFM. The RFM incorporates a dilated residual block and attention mechanism to expand receptive fields while enhancing sensitivity to spatial information. In addition, the SFM incorporates multi-scale characteristics by employing both global and local attention mechanisms. Furthermore, the DLM, inspired by residual log-likelihood estimation (RLE), reconfigures a predicted heatmap using a trainable distribution weight. For the purpose of determining the efficacy of our model, we conducted extensive experiments on the MPII and LSP benchmarks. Particularly, our model obtained a remarkable $92.10\%$ percent accuracy on the MPII test dataset, demonstrating significant improvements over existing models and establishing state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 近年,人間のポーズ推定は深層学習技術の実装を通じて大きな進歩を遂げている。 しかし、これらのテクニックは、隠蔽、多様な外観、照明のバリエーション、重複など、困難なシナリオに直面した場合でも制限に直面している。 そこで,このような欠点に対処するため,spatial attention-based distribution integration network (sadi-net) を提案する。 我々のネットワークは, 受容強化モジュール(RFM), 空間融合モジュール(SFM), 分散学習モジュール(DLM)の3つの効率的なモデルで構成されている。 古典的なHourglassNetアーキテクチャを基盤として,提案したRAMを基本ブロックに置き換える。 rfmは、空間情報に対する感度を高めつつ受容野を広げるために拡張された残留ブロックと注意機構を組み込んでいる。 さらに、sfmは、グローバルとローカルの両方の注意機構を使用することで、マルチスケールの特徴を取り入れている。 さらに、残ログ類似度推定(RLE)にインスパイアされたDLMは、トレーニング可能な分布重みを使って予測されたヒートマップを再構成する。 本モデルの有効性を決定するため,MPIIおよびLSPベンチマークで広範囲にわたる実験を行った。 特に,MPIIテストデータセットの精度は92.10 %で,既存のモデルよりも大幅に改善され,最先端のパフォーマンスが確立した。

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