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#727
summarized by : Anonymous
どんな論文か?
全スケールにわたる特徴マップの相互チャネル情報通信を促進するChannel Shuffle Module(CSM)と空間、チャネルごとのコンテキストにfeature pyramidを適応するように設計されたSpatial, Channel-wise Attension Residual Botleneck(SCARB)で、多人数の姿勢の推論の新しいモジュールを提案。
新規性
特徴マップのチャンネル毎および空間情報を向上させることを可能にした。
結果
COCO test-dev datasetを用いて、 人物の間接位置を推定するKeypointのベンチマークで評価を実施。
追加の学習データなしでbackbone networkにResNet-152を使用した場合で74.6APを算出、最高精度(SOTA)のパフォーマンスを示した。
その他(なぜ通ったか?等)
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