Fugu-MT 論文翻訳(概要): Waterfall Transformer for Multi-person Pose Estimation

論文の概要: Waterfall Transformer for Multi-person Pose Estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18944v1
Date: Thu, 28 Nov 2024 06:24:40 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-02 15:20:16.675940
Title: Waterfall Transformer for Multi-person Pose Estimation
Title（参考訳）: 多人数姿勢推定のための降水変圧器
Authors: Navin Ranjan, Bruno Artacho, Andreas Savakis,
Abstract要約: We propose the Waterfall Transformer Architecture for Pose Estimation (WTPose)。 WTPoseは、多人数のポーズ推定のために設計された、シングルパスでエンドツーエンドのトレーニング可能なフレームワークである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2771631221674333
License:
Abstract: We propose the Waterfall Transformer architecture for Pose estimation (WTPose), a single-pass, end-to-end trainable framework designed for multi-person pose estimation. Our framework leverages a transformer-based waterfall module that generates multi-scale feature maps from various backbone stages. The module performs filtering in the cascade architecture to expand the receptive fields and to capture local and global context, therefore increasing the overall feature representation capability of the network. Our experiments on the COCO dataset demonstrate that the proposed WTPose architecture, with a modified Swin backbone and transformer-based waterfall module, outperforms other transformer architectures for multi-person pose estimation
Abstract（参考訳）: 複数対人ポーズ推定用に設計された単一パスでエンドツーエンドのトレーニング可能なフレームワークであるWTPose(Waterfall Transformer Architecture for Pose Estimation)を提案する。本フレームワークでは,様々なバックボーンステージからマルチスケールの特徴マップを生成するトランスフォーマーベースのウォーターフォールモジュールを活用している。モジュールは、受信フィールドを拡張し、ローカルおよびグローバルなコンテキストをキャプチャするためにカスケードアーキテクチャでフィルタリングを行うため、ネットワークの全体的な特徴表現能力を増大させる。提案したWTPoseアーキテクチャは,修正Swinバックボーンとトランスフォーマーベースウォーターフォールモジュールにより,マルチパーソンポーズ推定のための他のトランスフォーマーアーキテクチャより優れていることを示す。

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