論文の概要: Focus on Low-Resolution Information: Multi-Granular Information-Lossless Model for Low-Resolution Human Pose Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12247v1
- Date: Sun, 19 May 2024 04:33:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-22 15:17:08.604600
- Title: Focus on Low-Resolution Information: Multi-Granular Information-Lossless Model for Low-Resolution Human Pose Estimation
- Title（参考訳）: 低分解能情報に焦点をあてる:低分解能ヒューマンポース推定のための多粒性情報損失モデル
- Authors: Zejun Gu, Zhong-Qiu Zhao, Hao Shen, Zhao Zhang,
- Abstract要約: ダウンサンプリング層を置き換えるために,MGIL(Multi-Granular Information-Lossless)モデルを提案する。
MGILは、ローカル情報の損失を防止するために、粒度の細かい無意味情報抽出(FLIE)モジュールを使用している。
包括的実験による様々な視覚タスクにおけるその可能性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.263078901528162
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In real-world applications of human pose estimation, low-resolution input images are frequently encountered when the performance of the image acquisition equipment is limited or the shooting distance is too far. However, existing state-of-the-art models for human pose estimation perform poorly on low-resolution images. One key reason is the presence of downsampling layers in these models, e.g., strided convolutions and pooling layers. It further reduces the already insufficient image information. Another key reason is that the body skeleton and human kinematic information are not fully utilized. In this work, we propose a Multi-Granular Information-Lossless (MGIL) model to replace the downsampling layers to address the above issues. Specifically, MGIL employs a Fine-grained Lossless Information Extraction (FLIE) module, which can prevent the loss of local information. Furthermore, we design a Coarse-grained Information Interaction (CII) module to adequately leverage human body structural information. To efficiently fuse cross-granular information and thoroughly exploit the relationships among keypoints, we further introduce a Multi-Granular Adaptive Fusion (MGAF) mechanism. The mechanism assigns weights to features of different granularities based on the content of the image. The model is effective, flexible, and universal. We show its potential in various vision tasks with comprehensive experiments. It outperforms the SOTA methods by 7.7 mAP on COCO and performs well with different input resolutions, different backbones, and different vision tasks. The code is provided in supplementary material.
- Abstract（参考訳）: 人間のポーズ推定の現実的な応用では、画像取得装置の性能が制限されたり、撮影距離が遠すぎる場合に、低解像度の入力画像に頻繁に遭遇する。
しかし、人間のポーズ推定のための既存の最先端モデルでは、低解像度画像では不十分である。
主な理由は、例えば、ストライドされた畳み込み層やプール層など、これらのモデルにダウンサンプリング層が存在することである。
これにより、既に不十分な画像情報も削減される。
もう一つの重要な理由は、身体の骨格と人間の運動情報が完全に活用されていないことである。
本稿では,上記の問題に対処するダウンサンプリング層を置き換えるために,MGIL(Multi-Granular Information-Lossless)モデルを提案する。
具体的には、MGILは、局所情報の損失を防止するために、きめ細かいロスレス情報抽出(FLIE)モジュールを使用する。
さらに,人体構造情報を適切に活用するための粗粒度情報インタラクション(CII)モジュールを設計する。
粒界情報を効率的に融合し,キーポイント間の関係を徹底的に活用するために,多角形適応核融合(MGAF)機構を導入する。
このメカニズムは、画像の内容に基づいて、異なる粒度の特徴に重みを割り当てる。
モデルは効果的で柔軟で普遍的です。
包括的実験による様々な視覚タスクにおけるその可能性を示す。
COCOでは7.7mAPのSOTA法よりも優れており、異なる入力解像度、異なるバックボーン、異なるビジョンタスクでよく機能する。
コードには補足材料が備わっている。
関連論文リスト
- PGNeXt: High-Resolution Salient Object Detection via Pyramid Grafting Network [24.54269823691119]
本稿では、データセットとネットワークフレームワークの両方の観点から、より難解な高分解能サルエントオブジェクト検出(HRSOD)について述べる。
HRSODデータセットの欠如を補うため、UHRSDと呼ばれる大規模高解像度の高分解能物体検出データセットを慎重に収集した。
すべての画像はピクセルレベルで微妙にアノテートされ、以前の低解像度のSODデータセットをはるかに上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-02T09:31:21Z) - MRIR: Integrating Multimodal Insights for Diffusion-based Realistic Image Restoration [17.47612023350466]
マルチモーダルなインサイトを持つ拡散型復元法であるMRIRを提案する。
テキストレベルでは、訓練済みのマルチモーダル大言語モデルのパワーを利用して、低品質の画像から意味のある意味情報を推測する。
視覚レベルでは、主にピクセルレベルの制御に焦点を合わせ、Pixelレベルのプロセッサと制御ネットを用いて空間構造を制御する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-04T04:55:14Z) - DRCT: Saving Image Super-resolution away from Information Bottleneck [7.765333471208582]
低レベルのビジョンタスクに対するビジョントランスフォーマーベースのアプローチは、広く成功している。
空間情報の損失を軽減するため,Dense-Residual-Connected Transformer (DRCT)を提案する。
提案手法は,ベンチマークデータセットの最先端手法を超越した手法である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-31T15:34:45Z) - VmambaIR: Visual State Space Model for Image Restoration [36.11385876754612]
VmambaIRは、画像復元タスクに線形に複雑な状態空間モデル(SSM)を導入する。
VmambaIRは、より少ない計算資源とパラメータで最先端(SOTA)性能を達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-18T02:38:55Z) - LiveHPS: LiDAR-based Scene-level Human Pose and Shape Estimation in Free
Environment [59.320414108383055]
シーンレベルの人間のポーズと形状推定のための単一LiDARに基づく新しいアプローチであるLiveHPSを提案する。
多様な人間のポーズを伴う様々なシナリオで収集される巨大な人間の動きデータセットFreeMotionを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-27T03:08:44Z) - Training-free Diffusion Model Adaptation for Variable-Sized
Text-to-Image Synthesis [45.19847146506007]
拡散モデル(DM)は近年,テキスト・画像合成における最先端性能に注目されている。
本稿では,視覚的忠実度を維持しながら多彩性を扱うためにテキスト・画像拡散モデルを適用することに焦点を当てる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-14T17:23:07Z) - A Task-guided, Implicitly-searched and Meta-initialized Deep Model for
Image Fusion [69.10255211811007]
本稿では,課題の多い現実シナリオにおいて,画像融合問題に対処するためのタスク誘導,インプリシト検索,メタ一般化(TIM)深層モデルを提案する。
具体的には、画像融合の教師なし学習プロセスを導くために、下流タスクからの情報を組み込む制約付き戦略を提案する。
このフレームワーク内に暗黙の探索スキームを設計し、高速な融合モデルのためのコンパクトなアーキテクチャを自動で発見する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-25T08:54:08Z) - Progressive Multi-view Human Mesh Recovery with Self-Supervision [68.60019434498703]
既存のソリューションは通常、新しい設定への一般化性能の低下に悩まされる。
マルチビューヒューマンメッシュリカバリのためのシミュレーションに基づく新しいトレーニングパイプラインを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-10T06:28:29Z) - Person Image Synthesis via Denoising Diffusion Model [116.34633988927429]
本研究では,高忠実度人物画像合成に拡散モデルをいかに応用できるかを示す。
2つの大規模ベンチマークとユーザスタディの結果は、挑戦的なシナリオ下で提案したアプローチのフォトリアリズムを実証している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-22T18:59:50Z) - Towards Multimodal Multitask Scene Understanding Models for Indoor
Mobile Agents [49.904531485843464]
本稿では,現実世界の屋内環境におけるラベル付きデータの不十分,あるいは不可能,といった主な課題について論じる。
MMISM (Multi-modality input Multi-task output Indoor Scene Understanding Model) について述べる。
MMISMは、RGB画像だけでなく、スパースライダーポイントを入力と3Dオブジェクト検出、深さ完了、人間のポーズ推定、セマンティックセグメンテーションを出力タスクとみなしている。
MMISMはシングルタスクモデルよりも同等かそれ以上の性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-27T04:49:19Z) - Modeling Shared Responses in Neuroimaging Studies through MultiView ICA [94.31804763196116]
被験者の大規模なコホートを含むグループ研究は、脳機能組織に関する一般的な結論を引き出す上で重要である。
グループ研究のための新しい多視点独立成分分析モデルを提案し、各被験者のデータを共有独立音源と雑音の線形結合としてモデル化する。
まず、fMRIデータを用いて、被験者間の共通音源の同定における感度の向上を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-11T17:29:53Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。