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J-GLOBAL ID：202202273185672552   整理番号：22A0806718

多人姿勢推定のための姿勢知識移転【JST・京大機械翻訳】

Pose Knowledge Transfer for multi-person pose estimation

著者 (5件)： Li Buwei (School of Computer Science and Technology, Soochow University, Suzhou, China) ,  Ji Yi (School of Computer Science and Technology, Soochow University, Suzhou, China) ,  Li Ying (School of Computer Science and Technology, Soochow University, Suzhou, China) ,  Xu Yunlong (School of Applied Technology, Soochow University, Suzhou, China) ,  Liu Chunping (School of Computer Science and Technology, Soochow University, Suzhou, China)
資料名： Signal, Image and Video Processing  (Signal, Image and Video Processing)
巻： 16  号： 2  ページ： 321-328  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4946A  ISSN： 1863-1711  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： 多人姿勢推定は,多くのコンピュータビジョン応用に対する基本的だが挑戦的な研究題目である。本論文では,複雑なシーンにおける可変姿勢構造とオクルージョンの問題を緩和するために,著者らは,より深くてより広いネットワーク構造設計を考慮していない多人姿勢推定のための新しいPose知識転送アプローチを提案した。このアプローチは,キーポイント領域Erasing(KRE)方式と,このタスクのための双方向Pose知識転送(BPKT)モデル学習戦略を含んでいる。KREは,人間の姿勢推定子を,その隣接している可視体パッチを介して閉塞したキーポイントをロバストに局所化するために,キーポイント接続性に関する学習を明示的に焦点をつけることを奨励する。特に,付加的モデルパラメータ関与なしで,BPKTは,可変姿勢構造に遭遇するために,同じ構造を有する2つのネットワークの間の局所的連結性知識と全体的体構成知識を効果的に転送する。大規模な実験は,BPKTとKREが最先端の人間姿勢推定モデルの性能を著しく改善し,MPII人間姿勢データセットとCOCOキーポイントベンチマークに関する著者らのモデル診断手法の有効性と一般化特性を一貫して検証することを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag London Ltd., 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： *推定 ,  ネットワーク ,  *知識 ,  *テクノロジートランスファ ,  構造設計 ,  コンピュータビジョン ,  *姿勢 ,  有効性 ,  連結性 ,  ロバスト性 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： *知識移転 ,  *姿勢推定 ,  モデルパラメータ ,  局在化 ,  推定モデル ,  モデル学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 多人姿勢推定 ,  モデル学習戦略 ,  姿勢知識移転 ,  キーポイント領域の消去 ,  双方向姿勢知識移転

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 (4件)： 人 ,  姿勢推定 ,  姿勢 ,  知識移転