MAPoseNet: Animal pose estimation network via multi-scale convolutional attention

推论 计算机科学 姿势 编码器 棱锥(几何) 人工智能 卷积神经网络 特征(语言学) 模式识别(心理学) 卷积(计算机科学) 比例(比率) 人工神经网络 数学 语言学 哲学 物理 几何学 量子力学 操作系统
作者
Sicong Liu,Qingcheng Fan,Shuqin Li,Chunjiang Zhao
出处
期刊:Journal of Visual Communication and Image Representation [Elsevier BV]
卷期号:97: 103989-103989 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.jvcir.2023.103989
摘要

Animal pose estimation serves as an upstream task for recognizing and understanding animal behavior. Over the last year, the accuracy of the deep learning-based method has steadily improved, but at the expense of the model's inference speed. This paper uses an efficient and powerful model to improve inference speed and accuracy. The classic encoder–decoder architecture is chosen. For estimating animal pose, our model based on a feature pyramid and a multi-scale asymmetric convolution attention mechanism is developed and named MAPoseNet (Animal Pose Estimation Network Via Multi-scale Convolutional Attention). MAPoseNet consists of an encoder and a decoder. Rather than typical self-attention, the encoder's attention mechanism comprises multi-scale, asymmetric convolutions that are lightweight and instrumental in improving inference speed. A feature pyramid and a feature balance module make up the decoder. The public dataset AP-10K is used to train and test MAPoseNet. A series of experimental results demonstrate that the MAPoseNet model provides cutting-edge performance. MAPoseNet outperforms HRFormer by 1.3 AP and 0.8 AR, with 33.7% fewer FLOPs and 66% faster inference speed. And our model surpasses HRNet and HRFormer on the Animal Pose dataset as well. Our model has achieved a win-win situation regarding inference speed and accuracy.
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