論文の概要: DRSI-Net: Dual-Residual Spatial Interaction Network for Multi-Person Pose Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16640v2
- Date: Thu, 9 May 2024 14:12:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-10 17:49:31.947815
- Title: DRSI-Net: Dual-Residual Spatial Interaction Network for Multi-Person Pose Estimation
- Title（参考訳）: DRSI-Net:マルチパーソンポーズ推定のための二重残留空間相互作用ネットワーク
- Authors: Shang Wu, Bin Wang,
- Abstract要約: 本稿では,MPPEのための2次元空間相互作用ネットワーク(DRSI-Net)を提案する。
他の手法と比較して、DRSI-Netは隣接する特徴について空間的情報通信を行う。
提案したDRSI-Netは、他の最先端の手法よりも精度と複雑さが優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.418828517897727
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multi-person pose estimation (MPPE), which aims to locate the key points for all persons in the frames, is an active research branch of computer vision. Variable human poses and complex scenes make MPPE dependent on local details and global structures; their absence may cause key point feature misalignment. In this case, high-order spatial interactions that can effectively link the local and global information of features are particularly important. However, most methods do not include spatial interactions. A few methods have low-order spatial interactions, but achieving a good balance between accuracy and complexity is challenging. To address the above problems, a dual-residual spatial interaction network (DRSI-Net) for MPPE with high accuracy and low complexity is proposed herein. Compared to other methods, DRSI-Net recursively performs residual spatial information interactions on the neighbouring features so that more useful spatial information can be retained and more similarities can be obtained between shallow and deep extracted features. The channel and spatial dual attention mechanism introduced in the multi-scale feature fusion also helps the network to adaptively focus on features relevant to the target key points and further refine the generated poses. Simultaneously, by optimising the interactive channel dimensions and dividing the gradient flow, the spatial interaction module is designed to be lightweight, thus reducing the complexity of the network. According to the experimental results on the COCO dataset, the proposed DRSI-Net outperforms other state-of-the-art methods in accuracy and complexity.
- Abstract（参考訳）: フレーム内のすべての人のキーポイントを特定することを目的とした多人数ポーズ推定(MPPE)は、コンピュータビジョンの活発な研究分野である。
多様な人間のポーズや複雑なシーンはMPPEを局所的な細部やグローバルな構造に依存している。
この場合、特徴の局所的および大域的情報を効果的にリンクできる高次空間的相互作用が特に重要である。
しかし、ほとんどの手法は空間的相互作用を含まない。
少数の手法は低次の空間的相互作用を持つが、精度と複雑さのバランスが良いことは困難である。
上記の問題に対処するため,MPPEのための2次元空間相互作用ネットワーク(DRSI-Net)を提案する。
他の方法と比較して、DRSI-Netは、より有用な空間情報を保持し、浅い特徴と深い特徴の間により類似性を得ることができるように、隣接する特徴について残留空間情報インタラクションを再帰的に行う。
マルチスケール機能融合で導入されたチャネルと空間の二重注意機構は、ターゲットキーポイントに関連する特徴に適応的に焦点を合わせ、生成したポーズをさらに洗練するのに役立つ。
同時に、対話的なチャネル次元を最適化し、勾配流を分割することにより、空間的相互作用モジュールは軽量に設計され、ネットワークの複雑さが軽減される。
COCOデータセットの実験結果によると、提案されたDRSI-Netは他の最先端の手法よりも精度と複雑さが優れている。
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