TCFormer:以人为中心的视觉Transformer,通过token聚类优化表示
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更新于2024-08-04
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"TCFormer是一种新的视觉Transformer模型,专为以人为中心的计算机视觉任务设计,通过token聚类来更有效地处理图像中不同区域的重要性差异。该模型能够在关注关键区域(如人体)的同时,减少背景区域的计算负担,提高对细节的捕捉能力。TCFormer在全身姿势估计和三维人体网格重建等任务上表现出优越性能,其代码已在GitHub上开源。"
在计算机视觉领域,transformer架构已经逐渐成为处理复杂视觉任务的核心工具,尤其在那些需要理解对象间关系的任务中。传统的transformer将图像划分为固定网格,每个单元作为一个独立的token处理。然而,这种处理方式在以人为中心的任务中可能会遇到问题,因为人体部分通常需要更精细的表示,而背景可能只需要粗略的建模。
TCFormer提出的解决方案是通过渐进式聚类合并tokens,使得模型能够动态地适应图像内容。这种方法允许tokens以灵活的形状和大小合并,集中于图像中的重要区域,如人体部分,同时用较少的tokens来表示背景。具体来说,TCFormer可以调整token的形状以匹配语义概念,对包含关键细节的区域(如脸部)使用高分辨率的token,从而更好地捕获这些细节信息。
在介绍部分,文章指出了以人为中心的任务,如人脸对齐和人体姿态估计,对于许多应用如动作识别、虚拟现实和增强现实的重要性。近年来,视觉transformer已经在这些任务中展现出先进的性能,尤其是在捕捉长距离依赖关系方面。TCFormer通过其独特的token聚类机制,进一步优化了这一过程,提高了模型的效率和准确性。
TCFormer的优越性能在多个挑战性的任务和数据集上得到了验证,包括在COCO-WholeBody上进行的全身姿势估计和在3DPW上进行的三维人体网格重建。通过与标准网格方法的比较(如图1所示),TCFormer的动态token分配策略明显地在关注人体区域和处理背景时更加有效。
TCFormer是一种创新的transformer架构,专门针对以人为中心的视觉任务,通过智能的token管理策略提升了模型的性能,尤其是在处理细节和关键区域时。它的开源代码使得其他研究者和开发者能够利用这一技术,推动计算机视觉领域的进步。
2024-03-25 上传
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