使用Transformer进行人体姿态估计的测试时间个性化

"Test-Time Personalization with a Transformer for Human Pose Estimation" 本文提出了一种使用Transformer进行人体姿态估计的测试时间个性化方法。在不依赖任何手动注释的情况下，仅通过一组测试图像，该方法能对特定个体进行人体姿态估计算法的个性化调整。尽管近年来人体姿态估计领域取得了显著进步，但模型在不同未知环境和未见过的个体上泛化仍然是一个挑战。作者们摒弃了传统的为每个测试案例使用固定模型的方式，转而在测试过程中让姿态估计器自适应地利用个人特有的信息。 首先，他们将模型训练在多样化的数据集上，同时结合监督学习和自我监督的目标进行联合训练。这里，Transformer模型被用来建立自我监督关键点与监督关键点之间的转换关系。在测试阶段，通过自我监督目标的微调，对模型进行个性化和适应。然后，通过应用这种转换，改进原始估计的姿势，从而提高准确性和鲁棒性。 Transformer模型在自然语言处理领域的成功已经被广泛认可，本文将其应用于计算机视觉领域，特别是在人体姿态估计上，这是个创新的应用。Transformer的注意力机制使其能够捕获图像中不同部分之间的长期依赖关系，这对于识别和理解人体的姿态至关重要。在没有额外标注信息的情况下，这种自我监督的微调策略允许模型根据新的测试数据自我调整，以适应个体间的差异。 此外，通过在测试时进行微调，这种方法可以有效地解决跨场景和跨个体的泛化问题。这不仅提高了模型的适应性，也降低了对大规模、多样化的注释数据集的依赖。在实际应用中，如监控系统、体育分析或医疗影像等领域，这样的个性化姿态估计可能带来更精确的结果，进而提升用户体验和分析准确性。 "用于人体姿势估计的变压器测试时间个性化"是一种针对人体姿态估计任务的新型方法，它利用Transformer的强大能力和自我监督学习来提升模型在未知环境和个体上的表现。通过在测试阶段进行模型的微调和个性化，此方法有望在实际应用中实现更高效和准确的人体姿态估计。