P 2ネット:注意誘導姿勢推定のための拡張並列ピラミッドネット【JST・京大機械翻訳】

Hou Luanxuan; Cao Jie; Zhao Yuan; Shen Haifeng; Tang Jian; He Ran

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206034694739 整理番号：22P0204301

P 2ネット:注意誘導姿勢推定のための拡張並列ピラミッドネット【JST・京大機械翻訳】

$P^2$ Net: Augmented Parallel-Pyramid Net for Attention Guided Pose Estimation

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発行年： 2020年10月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年10月25日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

拡張ボトルネックと注意モジュールによる特徴精密化を伴う拡張並列ピラミッドネット(P ̄2 ̄Net)を提案した。データ前処理中に,微分可能な自動データ増強(DA ̄2)法を提案した。微分可能形式におけるデータ増強政策の探索問題を定式化し,最適政策設定は訓練中の逆伝搬により容易に更新できる。DA ̄2は訓練効率を改善する。並列ピラミッド構造をネットワークによって導入された情報損失を補償するために追跡した。2つの融合構造,すなわち並列融合と進行融合を革新し,バックボーンネットワークからピラミッド特徴を処理する。両融合構造は,低解像度での高分解能と意味理解における空間情報影響の利点を,効果的に活用する。このネットワークの精度をさらに向上するためのピラミッド特徴の精密化段階を提案した。拡張ボトルネックと注意モジュールを導入することによって,著者らは限られた複雑性を有する特徴のために受容分野を増やして,種々の特徴チャネルの重要性を調整した。特徴抽出段階の完了後の特徴マップをさらに精密化するために,並列ピラミッド構造によって生成された異なるスケール特徴マップから加重特徴を抽出するために,注意モジュール(AM)を定義した。従来のアップサンプリング精錬と比較して,AMはチャネル間の関係をよりよく捉えることができる。実験により,提案手法の有効性を確認した。特に,著者らの方法は,挑戦的なMSCOCOとMPIIデータセットに関して最良の性能を達成した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

計算機網 , 人工知能 , 図形・画像処理一般

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