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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11069v6
• Date: Fri, 30 May 2025 03:10:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 15:03:33.643443
• 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: 機能マップのParseグラフ(RMPG)に基づくリファインメントモジュールを設計し、トップダウン分解とボトムアップ結合の2段階からなる。 我々のネットワークは,HPE(Major Human pose Estimation)ベンチマークにおいて優れた結果が得られ,RMPGの有効性は異なる手法で証明される。
• 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: The parse graph play a crucial role in enhancing the performance of human pose estimation (HPE). Its key advantage lies in its hierarchical structure, like a tree structure, and context relations among nodes, enabling more accurate for inference. To equip models with the advantage of parse graphs, many researchers design frameworks based on the parse graph of body structure for HPE. However, these frameworks struggle with deviations from predefined parse graphs and incur high parameter counts. Unlike them, we view the feature map holistically, much like the human body. It can be optimized using parse graphs, where nodes' implicit feature representation boosts adaptability, avoiding rigid structural limitations. In this paper, we design the Refinement Module based on the Parse Graph of feature map (RMPG), comprising two stages: top-down decomposition and bottom-up combination. The first stage constructs feature maps into a tree structure via recursive decomposition, where each node represents a sub-feature map for hierarchical feature modeling. The second stage calculates context information and recursively connects sub-feature maps with context information to gradually build a refined feature map. Additionally, we design a hierarchical network with fewer parameters using multiple RMPG modules to model the context relations and hierarchies in the parse graph of body structure for HPE. Our network achieves excellent results on major HPE benchmarks and the effectiveness of RMPG is proven on different methods. RMPG code will be available.
• Abstract（参考訳）: パースグラフはヒトのポーズ推定(HPE)の性能向上に重要な役割を果たしている。 その主な利点は、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であり、推論をより正確にすることができる。 パースグラフの利点を生かすために、多くの研究者はHPEのボディ構造のパースグラフに基づくフレームワークを設計した。 しかし、これらのフレームワークは、事前に定義されたパースグラフと高いパラメータ数からの逸脱に苦慮している。 それらとは異なり、私たちは特徴マップを人体とほとんど同じように、全体像的に見る。 ノードの暗黙的な特徴表現が適応性を高め、厳密な構造的制限を回避するために、パースグラフを使って最適化することができる。 本稿では,機能マップのParse Graph(RMPG)に基づいて,トップダウン分解とボトムアップ結合の2段階からなるRefinement Moduleを設計する。 第1段階は、各ノードが階層的特徴モデリングのためのサブフィーチャーマップを表す再帰分解によって、機能マップをツリー構造に構成する。 第2段階は、コンテキスト情報を算出し、サブフィーチャーマップをコンテキスト情報と再帰的に接続し、徐々に洗練された特徴マップを構築する。 さらに,複数のRMPGモジュールを用いて,HPE用ボディ構造のパースグラフにおけるコンテキスト関係と階層をモデル化する階層型ネットワークを設計する。 我々のネットワークは,主要なHPEベンチマークにおいて優れた結果が得られ,RMPGの有効性は異なる手法で証明される。 RMPGコードは利用可能です。

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