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J-GLOBAL ID：202202260709852379   整理番号：22A0450293

ニューラルアーキテクチャ探索によるロバストな部品を意識した単眼3D人間姿勢推定器の学習【JST・京大機械翻訳】

Learning a Robust Part-Aware Monocular 3D Human Pose Estimator via Neural Architecture Search

著者 (9件)： Chen Zerui (Center for Research on Intelligent Perception and Computing, NLPR, CASIA, Beijing, China) ,  Chen Zerui (School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Huang Yan (Center for Research on Intelligent Perception and Computing, NLPR, CASIA, Beijing, China) ,  Yu Hongyuan (Center for Research on Intelligent Perception and Computing, NLPR, CASIA, Beijing, China) ,  Yu Hongyuan (School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Liang (Center for Research on Intelligent Perception and Computing, NLPR, CASIA, Beijing, China) ,  Wang Liang (School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Liang (Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology, CAS, Beijing, China) ,  Wang Liang (Artificial Intelligence Research, CAS, Beijing, China)
資料名： International Journal of Computer Vision  (International Journal of Computer Vision)
巻： 130  号： 1  ページ： 56-75  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0423A  ISSN： 0920-5691  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ほとんどの既存の単眼3D人間姿勢推定方法は,非常に競合的な性能を達成するが,それらは,同じ復号器アーキテクチャを有する不均一人体部分の推定に限定されている。本研究では,これらの不均一人体部品をよりよく扱うための部分意識3D人間姿勢推定器を構築するためのアプローチを示した。提案手法は2つの学習段階から成る。(1)特定部品のための適切な復号器アーキテクチャの探索,(2)これらの最適化ニューラルアーキテクチャで構築された部分意識3D人間姿勢推定器を訓練する。従って,著者らの検索モデルは,非常に効率的でコンパクトであり,各人体部分を推定するための適切な復号器アーキテクチャを自動的に選択できる。ResNet-50ネットワークで構築された以前の最先端モデルと比較して,著者らの方式はより良い性能を達成して,64.4%のパラメータと8.5%のFLOP(多層加算)を減らすことができる。広範囲で厳密なアブレーション実験を行うことによって,著者らの検索モデルのロバスト性と安定性を検証した。著者らの方法は,手頃な計算コストを有する単一人と多人3D人間姿勢推定ベンチマークの両方に関する最先端の精度を前進できる。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *学習 ,  ネットワーク ,  復号器 ,  ヒト ,  *単眼 ,  加算 ,  *三次元 ,  多層 ,  アブレーション ,  ベンチマーク ,  *計算機アーキテクチャ ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： *姿勢推定 ,  計算コスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 単眼3Dヒト姿勢推定 ,  不均一な人体部品 ,  神経アーキテクチャ探索

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： 探索 ,  ロバスト ,  意識 ,  単眼 ,  3D ,  人間 ,  姿勢推定 ,  学習