論文の概要: Refinement Module based on Parse Graph of Feature Map for Human Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11069v1
• Date: Sun, 19 Jan 2025 15:05:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 19:37:19.263965
• Title: Refinement Module based on Parse Graph of Feature Map for Human Pose Estimation
• Title（参考訳）: 人文推定のための特徴マップのParseグラフに基づくリファインメントモジュール
• Authors: Shibang Liu, Xuemei Xie, Guangming Shi,
• Abstract要約: ヒトの身体のParseグラフは、ヒトのポーズ推定(HPE)を完遂するためにヒトの脳内で得られる。 本稿では、トップダウン分解とボトムアップ結合の2段階を含む機能マップ(RMPG)のParse Graphに基づいてRefinement Moduleを設計する。 本フレームワークは,COCOキーポイント検出,CrowdPose,MPIIヒューマンポーズにおいて優れた結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.603231536312688
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Parse graphs of the human body can be obtained in the human brain to help humans complete the human pose estimation (HPE). It contains a hierarchical structure, like a tree structure, and context relations among nodes. Many researchers pre-design the parse graph of body structure, and then design framework for HPE. However, these frameworks are difficulty adapting when encountering situations that differ from the preset human structure. Different from them, we regard the feature map as a whole, similarly to human body, so the feature map can be optimized based on parse graphs and each node feature is learned implicitly instead of explicitly, which means it can flexibly respond to different human body structure. In this paper, we design the Refinement Module based on the Parse Graph of feature map (RMPG), which includes two stages: top-down decomposition and bottom-up combination. In the top-down decomposition stage, the feature map is decomposed into multiple sub-feature maps along the channel and their context relations are calculated to obtain their respective context information. In the bottom-up combination stage, the sub-feature maps and their context information are combined to obtain refined sub-feature maps, and then these refined sub-feature maps are concatenated to obtain the refined feature map. Additionally ,we design a top-down framework by using multiple RMPG modules for HPE, some of which are supervised to obtain context relations among body parts. Our framework achieves excellent results on the COCO keypoint detection, CrowdPose and MPII human pose datasets. More importantly, our experiments also demonstrate the effectiveness of RMPG on different methods, including SimpleBaselines, Hourglass, and ViTPose.
• Abstract（参考訳）: ヒトの身体のParseグラフはヒトの脳内で取得され、ヒトのポーズ推定(HPE)が完成するのを助ける。 木構造のような階層構造とノード間のコンテキスト関係を含む。 多くの研究者は、ボディ構造のパースグラフを事前設計し、HPEのためのフレームワークを設計した。 しかし、これらの枠組みは、予め設定された人体構造とは異なる状況に遭遇する場合に適応するのが困難である。 それらとは違って,機能マップは人体と同様,機能マップ全体を対象としており,その特徴マップはパースグラフに基づいて最適化可能であり,各ノードの特徴は明示的にではなく暗黙的に学習されるため,柔軟に異なる人体構造に対応することができる。 本稿では、トップダウン分解とボトムアップ結合の2段階を含む機能マップ(RMPG)のParse Graphに基づいてRefinement Moduleを設計する。 トップダウン分解段階では、特徴写像をチャネルに沿って複数のサブフィーチャーマップに分解し、それらのコンテキスト関係を算出して、それぞれのコンテキスト情報を取得する。 ボトムアップ結合段階では、サブフィーチャーマップとそれらのコンテキスト情報を組み合わせて洗練されたサブフィーチャーマップを取得し、これら精製されたサブフィーチャーマップを連結して洗練された特徴マップを得る。 さらに,HPEのための複数のRMPGモジュールを用いてトップダウンフレームワークを設計する。 このフレームワークは,COCOキーポイント検出,CrowdPose,MPIIヒューマンポーズデータセットにおいて優れた結果が得られる。 さらに,本実験では,SimpleBaselines,Hourglass,ViTPoseなど,さまざまな手法におけるRMPGの有効性を実証した。

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