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..
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 ..
