基于级联 Transformers 的姿态识别
计算机视觉与模式识别
2021-04-15 v1
摘要
本文提出一种基于回归的、使用级联 Transformers 的姿态识别方法。对现有方法进行归类的一种方式是将它们分为 1). 基于热图的方法和 2). 基于回归的方法。一般而言，基于热图的方法精度更高，但受制于各种启发式设计（大多非端到端），而基于回归的方法精度相对较低，但其中间不可微分步骤较少。此处我们利用 Transformers 中的编码器-解码器结构来执行基于回归的人和关键点检测，该方法通用且相较于现有方法需要更少的启发式设计。我们展示了不同自注意力层间的关键点假设（查询）细化过程，以揭示 Transformers 中的递归自注意力机制。在实验中，与竞争的基于回归的方法相比，我们报告了具有竞争力的姿态识别结果。
引用
@article{arxiv.2104.06976,
title = {Pose Recognition with Cascade Transformers},
author = {Ke Li and Shijie Wang and Xiang Zhang and Yifan Xu and Weijian Xu and Zhuowen Tu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.06976},
year = {2021}
}
备注
Accepted to CVPR 2021