#373
summarized by : 西村 和也 (九州大学)
Bottom-Up Human Pose Estimation via Disentangled Keypoint Regression

どんな論文か?

pose estimationが目標の論文。centerNetによるpose estimationと類似した手法で、各関節+centerを示すkey point heatmapとcenterから各関節へのベクトルoffsetの二つをマルチタスクで推定するモデルを使用。offsetの推定をmulti branchとadaptive convにすることでkey point毎の特徴を抽出可能。
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新規性

・key point毎のoffsetを推定するためにはkeypoint region毎にfocusする必要があることを主張 ・disentangled keypoint regression (DEKR)というadaptive convとmulti branchでkey point毎の特徴抽出が可能な手法を提案 ・COCOとCrowd PoseでSOTA

結果

CoCoとCrowdPoseのbottom-up pose estimationでSOTAを達成

その他(なぜ通ったか?等)

SOTAを取ったから通った? https://github.com/HRNet/DEKR disentagleがadaptiveとmulti headで実現できているという主張はあまり納得できない.