Lite Pose: Efficient Architecture Design for 2D Human Pose Estimation, Yihan Wang et al., 2022 을 읽고 정리, 요약한 글입니다. ▪️ 본 논문의 기여 내용 요약 gradual shrinking 실험을 설계하여 high-resolution branch가 저연산 영역의 모델에 중복된다는 것을 밝힌다. bottom-up pose estimation을 위한 효율적인 아키텍처인 LitePose를 제안한다. 또한 fusion deconv head와 large kernel conv를 포함해 LitePose의 capicity를 향상 시키는 두 가지 기술을 소개한다. Microsoft COCO와 CrowdPose라는 두 가지 benchmark d..
Lite-HRNet: A Lightweight High-Resolution Network, Changqian Yu, Bin Xiao, et al., 2021 을 읽고 정리, 요약한 글입니다. ⏹️ Abstract 본 논문은 human pose estimation을 위한 효율적인 high-resolution network인 LiteHRNet을 제시한다. ShuffleNet의 효율적인 shuffle block을 HRNet(high-resolution network)에 적용하여 MobileNet, ShuffleNet, Small HRNet과 같은 인기 있는 lightweight network보다 더 강력한 성능을 산출하는 것으로 시작한다. shuffle block에서 많이 사용되는 pointwise(1 × 1..
HigherHRNet: Scale-Aware Representation Learning for Bottom-Up Human Pose Estimation, Bowen Cheng, et al., 2020 논문을 읽고 정리, 요약한 글입니다. ⏹ Abstract Bottom-up human pose estimation은 스케일 변화 문제로 인해 작은 사람의 정확한 포즈를 예측하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 high-resolution feature pyramid를 사용하여 scale-aware representation을 학습하는 새로운 bottom-up human pose estimation 방법인 HigherHRNet을 소개한다. 학습을 위한 multi-resolution supervision과 추..
Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation을 읽고 정리, 요약한 글입니다. ⏹️ Abstract 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 high-resolution representation을 학습하는 데 중점을 둔 human pose estimation 문제에 관심이 있다. 대부분의 기존 방법은 high-resolution에서 low-resolution 네트워크에 의해 생성된 low resolution에서 high-resolution을 복구한다. 하지만 본 논문에서 제안 된 네트워크는 전체 프로세스를 통해 high-resolution representation을 유지한다. 본 논문은 첫 번째 단계로 high-resolution ..
Self-Supervised Video Transformer(CVPR'22-Oral), Kanchana Ranasinghe, Muzammal Naseer et al.를 읽고 요약&정리 한 글입니다. ⏹ Abstract 본 논문에서는 라벨링이 되지 않은 비디오 데이터를 사용하여 video transformers에 대한 self-supervised training을 제안한다. 주어진 비디오에서 다양한 spatial size와 frame rates로 local 및 global spatio-temporal view를 생성하고 action의 spatio-temporal variations에 불변(invariant)하기 위해 동일한 비디오를 나타내는 다른 특징을 matching시키는 것을 추구한다. 본 논문에서 제..
StrongSORT: Make DeepSORT Great Again, Yunhao Du et al., 2022을 읽고 요약한 글입니다. ⏹️ Abstract 기존의 다중 객체 추적(MOT) 방법은 tracking-by-detection 및 joint-detection-association paradigm으로 분류할 수 있다. 후자가 더 많은 관심을 끌었고 전자에 비해 비슷한 성능을 보여주었지만, 본 논문은 tracking-by-detection paradigm이 여전히 tracking 정확도 측면에서 최적의 솔루션이라고 주장한다. 본 논문에서는 classic tracker DeepSort를 다시 살펴보고 detection, embedding 및 association 등 다양한 측면에서 업그레이드 한다(S..
SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING WITH A DEEP ASSOCIATION METRIC, Nicolai Wojke et al., 2017(DeepSORT)을 읽고 요약한 글입니다. ⏹️ Abstract 단순 온라인 및 실시간 추적(SORT)은 단순하고 효과적인 알고리즘에 초점을 맞춘 다중 객체 추적(MOT)에 대한 실용적인 접근법이다. 본 논문에서는 SORT의 성능을 향상 시키기 위해 외관(appearance) 정보를 통합한다. 이로 인해 더 오래 occlusion된 객체를 추적할 수 있어 ID 스위치의 횟수를 효과적으로 줄일 수 있다. 본 논문은 visual appearance space에서 가장 가까운 이웃 쿼리를 사용하여 measurement-to-track asso..
SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING, Alex Bewley et al., 2017을 읽고 요약한 글입니다. ⏹️ Abstract 본 논문은 온라인 및 실시간 응용 프로그램에 대해 객체를 효율적으로 연결하는 것이 중점인 다중 객체 추적(MOT)에 대한 실용적인 접근 방식을 탐구한다. 이를 위해 detection quality는 tracking 성능에 영향을 미치는 핵심 요소로, detector를 변경하면 tracking을 최대 18.9%까지 개선할 수 있다. track 구성 요소에 칼만 필터와 헝가리안 알고리즘과 같은 기본적인 조합만 사용했음에도 불구하고, 이 접근 방식은 최첨단 온라인 tracker에 맞먹는 정확도를 달성한다. 또한 tracking 방법이 간단하기 때문에 tr..
Quasi-Dense Similarity Learning for Multiple Object Tracking, Jiangmiao Pang, et al., 2021을 읽고 요약한 글입니다. 논문을 읽고 이해하면서 정리를 한 글이기에 논문 내의 contents 순서와 해당 포스팅의 목차 순서는 다른 것임을 미리 명시합니다. 정리에 앞서 논문을 읽으면서 따로 단어를 정리해 둔 것이 있어서 함께 작성한다. dense matching : 모든 픽셀에서 box 후보 간에 일치하도록 정의함. quasi-dense : 정보 영역에서 잠재적 객체 후보만 고려하는 것을 의미함. sparse matching : 객체 연결을 학습할 때 ground truth 레이블만 일치하는 후보로 간주한다는 것을 의미함. image pai..
Multi-Stage Progressive Image Restoration, Syed Waqas Zamir et al., 2021을 읽고 MPRNet 아키텍쳐를 분석한 글입니다. 외부 환경에서 촬영된 영상은 비나 눈, 안개 등과 같은 날씨/환경에 의해 영상 내의 객체가 변형되거나 흐려지게 된다. 이러한 degradation 된 이미지를 복원하기 위해 기존에 제시되었던 CNN(Convolutional neural network)은 single stage가 적용되었다. 하지만 이미지를 복원하는 작업은 공간의 세부 정보와 높은 수준의 contextualized 정보 간의 균형이 매우 중요시되기 때문에 single stage가 아닌 Multi stage 구조를 적용한 MPRNet(Multi-Stage Progr..
