論文の概要: Semi-supervised 2D Human Pose Estimation via Adaptive Keypoint Masking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14835v1
• Date: Tue, 23 Apr 2024 08:41:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-24 14:51:00.737984
• Title: Semi-supervised 2D Human Pose Estimation via Adaptive Keypoint Masking
• Title（参考訳）: 適応的キーポイントマスキングによる半教師付き2次元人物位置推定
• Authors: Kexin Meng, Ruirui Li, Daguang Jiang,
• Abstract要約: 本稿では,サンプル中の情報を完全にマイニングし,より優れた推定性能が得られる適応型キーポイントマスキング法を提案する。 提案手法の有効性をCOCOとMPIIで検証し,最先端の半教師によるポーズ推定をそれぞれ5.2%と0.3%で上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.297586471170049
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human pose estimation is a fundamental and challenging task in computer vision. Larger-scale and more accurate keypoint annotations, while helpful for improving the accuracy of supervised pose estimation, are often expensive and difficult to obtain. Semi-supervised pose estimation tries to leverage a large amount of unlabeled data to improve model performance, which can alleviate the problem of insufficient labeled samples. The latest semi-supervised learning usually adopts a strong and weak data augmented teacher-student learning framework to deal with the challenge of "Human postural diversity and its long-tailed distribution". Appropriate data augmentation method is one of the key factors affecting the accuracy and generalization of semi-supervised models. Aiming at the problem that the difference of sample learning is not considered in the fixed keypoint masking augmentation method, this paper proposes an adaptive keypoint masking method, which can fully mine the information in the samples and obtain better estimation performance. In order to further improve the generalization and robustness of the model, this paper proposes a dual-branch data augmentation scheme, which can perform Mixup on samples and features on the basis of adaptive keypoint masking. The effectiveness of the proposed method is verified on COCO and MPII, outperforming the state-of-the-art semi-supervised pose estimation by 5.2% and 0.3%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 人間のポーズ推定はコンピュータビジョンの基本的な課題である。 大規模で正確なキーポイントアノテーションは、教師付きポーズ推定の精度を改善するのに役立つが、しばしば高価で入手が難しい。 半教師付きポーズ推定は、大量のラベル付けされていないデータを活用してモデル性能を向上させることで、ラベル付けされていないサンプルの問題を緩和する。 最新の半教師付き学習は、「人間の姿勢の多様性とその長期分布」の課題に対処するために、強くて弱いデータ強化教師学生学習フレームワークを採用するのが一般的である。 適切なデータ拡張手法は、半教師付きモデルの精度と一般化に影響を与える重要な要因の1つである。 本稿では,固定キーポイントマスキング拡張法において,サンプル学習の違いが考慮されない問題に着目し,適応キーポイントマスキング手法を提案する。 本稿では,モデルの一般化とロバスト性をさらに向上するために,適応的なキーポイントマスキングに基づくサンプルと特徴の混合を行うデュアルブランチデータ拡張方式を提案する。 提案手法の有効性をCOCOとMPIIで検証し,最先端の半教師によるポーズ推定をそれぞれ5.2%と0.3%で上回った。

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