Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
사람 자세 추정을 위한 CNN-Vision Transformer 기반 결합 모델 |
| 영문제목(English Title) |
A Fusion Model based on CNN-Vision Transformer for Human Pose Estimation |
| 저자(Author) |
김세희
이준희
유태웅
Sehee Kim
Junhee Lee
Tae-Woong Yoo
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 1792 ~ 1794 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근까지 사람 자세 추정 분야에서 CNN 기반 모델은 주목할 만한 성능을 이루었지만, 키포인트 추정을 국소화하기 위해 어떤 공간 의존성을 사용하는지는 불분명하다. 반면에 Vision Transformer 기반 모델의 어텐션 레이어는 모델이 장거리 관계를 효율적으로 획득하지만 모델 파라미터 수가 CNN 기반 모델에 비해 상대적으로 많아 모델 복잡도가 높다. 본 논문에서는 키포인트 추정 정확도는 높이고 모델의 복잡도는 감소시키기 위해 CNN-Vision Transformer 기반 결합 모델을 제안한다. CNN-Vision Transformer 기반 결합 모델은 HigherHRNet과 DaViT-Tiny 모델을 Feature Fusion Block을 사용하여 결합된다. |
영문내용
(English Abstract) |
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