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BOB体育首页 装在手机里的3D姿态推想,模型尺寸仅同类1/7,偏差却只有5厘米

发布日期:2021-10-09 18:50    点击次数:200

本文经AI新媒体量子位授权转载BOB体育首页,转载请有关出处。

永远以,三维姿态推想都在寻求实在性上沿途狂奔。

但精度挑高的同时,也带了计算成本的上升。

而刚刚被CPVR2021批准的论文中所挑出的模型,MobileHumanPose却能够同时做到又幼又益。

照样放在手机上都能hold得住的那栽。感受一下这个feel:

这栽行为的健身操也没题目:

据晓畅,这个模型的尺寸,只有基于ResNet-50的模型的1/7,算力达到了3.92GFLOPS。

而且平均每关节位置偏差,也只有大约5厘米。

那么这一模型到底是如何在有限的算力下产生极佳性能的呢?

基于码器-解码器组织的改进 这是一个从基本的码器-解码器组织改良得的模型。

在码器用于全局特征挑取,而解码器进走姿态推想的基础架构上,钻研团队对其骨干网络、激活函数,以及Skipconcatenation功能都进走了修改。

先望钻研团队选择的骨干网络,MobileNetV2。

他们在MobileNetV2的前四个倒置残差块处修改了通道大幼,获得了性能升迁。

接下,将PReLU函数用于实现激活功能,其中ai为学习参数yi是输入信号。

这一函数中的可学习参数能够在每一层网络都获得额表的新闻,所以在人体姿势推想义务中行使参数化PReLU时可升迁性能。

△修改了激活函数后的baseline

现在,模型的效果已经不矮了,但考虑到推理速度,BOB体育首页团队行使Skipconcatenation组织。这一组织能从码器到解码器中导出矮级别特征信号不会降矮性能。

参数目缩短5倍计算成本降到1/3 团队行使Human3.6M和MuCo-3DHP行为三维人体姿势数据集他们挑出了MobileNetV2的大幼两个模型。

在Human3.6M上MobileNetV2大模型实现了51.44毫米的平均每关节位置偏差。

且其参数目为4.07M对比同类模型的20.4M。

对于众人三维姿势推想义务钻研者行使RootNet推想每幼我的绝对坐标在MuPoTS的20个场景中进走了实验:

实验效果表明对比ZeruiChen等钻研者挑出的获ECCV2020的三维人体姿态推想手段MobileNetV2在清淡场景中的性能都更益且在幼批场景中取得了最佳性能:

在模型效果上MobileNetV2的大模型效果为2.24M/3.92GFLOPS远超同类模型的13.0M/10.7GFLOPS。

而幼模型也能实现56.94毫米的平均每关节位置偏差有224万个参数计算成本为3.92GFLOPS。

作者介绍 论文的三位作者皆卒业于韩国高等技术钻研院一作SangbumChoi为该校的电机及电子工程专科硕士。

论文: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021W/MAI/html/Choi_MobileHumanPose_Toward_Real-Time_3D_Human_Pose_Estimation_in_Mobile_Devices_CVPRW_2021_paper.html

开源地址: [1]https://github.com/SangbumChoi/MobileHumanPose [2]https://github.com/ibaiGorordo/ONNX-Mobile-Human-Pose-3D

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