論文の概要: GateAttentionPose: Enhancing Pose Estimation with Agent Attention and Improved Gated Convolutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07798v1
• Date: Thu, 12 Sep 2024 07:04:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-13 17:27:46.000582
• Title: GateAttentionPose: Enhancing Pose Estimation with Agent Attention and Improved Gated Convolutions
• Title（参考訳）: GateAttentionPose: エージェントアテンションによるポーズ推定の強化とゲーテッド・コンボリューションの改善
• Authors: Liang Feng, Zhixuan Shen, Lihua Wen, Shiyao Li, Ming Xu,
• Abstract要約: GateAttentionPoseは、ポーズ推定タスクのためのUniRepLKNetアーキテクチャを強化する革新的なアプローチである。 我々は,エージェント注意モジュールとゲート拡張フィードフォワードブロック(GEFB)の2つの重要なコントリビューションを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.447736688938234
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces GateAttentionPose, an innovative approach that enhances the UniRepLKNet architecture for pose estimation tasks. We present two key contributions: the Agent Attention module and the Gate-Enhanced Feedforward Block (GEFB). The Agent Attention module replaces large kernel convolutions, significantly improving computational efficiency while preserving global context modeling. The GEFB augments feature extraction and processing capabilities, particularly in complex scenes. Extensive evaluations on COCO and MPII datasets demonstrate that GateAttentionPose outperforms existing state-of-the-art methods, including the original UniRepLKNet, achieving superior or comparable results with improved efficiency. Our approach offers a robust solution for pose estimation across diverse applications, including autonomous driving, human motion capture, and virtual reality.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ポーズ推定タスクのためのUniRepLKNetアーキテクチャを強化する革新的なアプローチであるGateAttentionPoseを紹介する。 本稿では,エージェント注意モジュールとゲート拡張フィードフォワードブロック(GEFB)の2つの重要なコントリビューションを紹介する。 Agent Attentionモジュールは大規模なカーネルの畳み込みを置き換え、グローバルなコンテキストモデリングを維持しながら計算効率を大幅に改善する。 GEFBは、特に複雑なシーンにおいて、特徴抽出と処理機能を強化している。 COCOとMPIIデータセットの大規模な評価は、GateAttentionPoseが元のUniRepLKNetを含む既存の最先端メソッドよりも優れており、効率が向上し、優れた結果または同等の結果が得られていることを示している。 このアプローチは、自律運転、人間のモーションキャプチャー、バーチャルリアリティーなど、さまざまなアプリケーションにまたがるポーズ推定のための堅牢なソリューションを提供する。

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