3 个月前

消除积分姿态回归中的偏差

消除积分姿态回归中的偏差

摘要

尽管回归方法在直觉上更为自然,基于热力图的检测方法在二维人体姿态估计中仍占据主导地位。积分回归方法的引入——该方法在架构上采用隐式热力图——进一步拉近了这两种范式之间的距离。这引发了一个关键问题:检测方法是否真的优于回归方法?本文深入探究了基于热力图的检测与积分回归之间监督机制的差异,这正是两种方法目前仍存在的核心区别。在此过程中,我们发现积分姿态回归中存在一种潜在偏差,其根源在于在Softmax函数之后取期望值的操作。为缓解这一偏差,我们提出了一种补偿方法,实验表明该方法可显著提升积分回归在所有二维姿态估计基准上的精度。此外,我们进一步设计了一种简单且高效的联合检测与偏差补偿回归方法,仅引入少量额外组件,便在性能上显著超越现有最先进方法。

基准测试

基准方法指标
pose-estimation-on-coco-val2017Bias (HRNet_256x192)
AP: 75.8
AP50: -
AP75: -
AR: -

用 AI 构建 AI

从想法到上线——通过免费 AI 协同编程、开箱即用的环境和市场最优价格的 GPU 加速您的 AI 开发

AI 协同编程
即用型 GPU
最优价格
立即开始

Hyper Newsletters

订阅我们的最新资讯
我们会在北京时间 每周一的上午九点 向您的邮箱投递本周内的最新更新
邮件发送服务由 MailChimp 提供
消除积分姿态回归中的偏差 | 论文 | HyperAI超神经