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 ..
