People Image Analysis
Deep Learning
Transformerによる各関節の関係性に対する特注表現に着目した人体の2次元姿勢推定
- Author
- 小松悠斗, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘
- Publication
- 画像センシングシンポジウム, 2022.
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人体の姿勢推定は，2次元画像上の人体の関節位置を推定する問題であり，モーションキャプチャや動作認識等に用いられる．これまでに人の姿勢変化に対応した手法が多数提案されているものの，特定の条件下では関節位置を正しく捉えられないことがある．例えば，一部の関節に対してオクルージョンが発生するシーンや，対象の関節と周囲の背景が類似するシーンが挙げられる．その原因として，対象の関節や関連する部位等の特徴情報をネットワークが正確に把握できていないことが挙げられる．本研究では，Transformerが人体の関節に対する大局的な関係性を捉えやすい特性に着目し，関節に対する多様な関係性を捉えた中間特徴を考慮した人体の2次元姿勢推定を提案する．これをマルチスケールなモデルとして構築することで関節に対する局所的な関係性から関節同士の大局的な関係性までを同時に考慮できる．また，ある関節とその関節に関連する部位に対してより着目させるためにAttention Convolutionを提案する．