Multi-Grained Feature Pruning for Video-Based Human Pose Estimation
Rattachement africain : cn, sg. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Human pose estimation, with its broad applications in action recognition and motion capture, has experienced significant advancements. However, current Transformer-based methods for video pose estimation often face challenges in managing redundant temporal information and achieving fine-grained perception because they only focus on processing low-resolution features. To address these challenges, we propose a novel multi-scale resolution framework that encodes spatiotemporal representations at varying granularities and executes fine-grained perception compensation. Furthermore, we employ a density peaks clustering method to dynamically identify and prioritize tokens that offer important semantic information. This strategy effectively prunes redundant feature tokens, especially those arising from multi-frame features, thereby optimizing computational efficiency without sacrificing semantic richness. Empirically, it sets new benchmarks for both performance and efficiency on three large-scale datasets. Our method achieves a 93.8% improvement in inference speed compared to the baseline, while also enhancing pose estimation accuracy, reaching 87.4 mAP on the PoseTrack2017 dataset.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Multi-Grained Feature Pruning for Video-Based Human Pose Estimation
- Date Crossref
- 06/04/2025
- Éditeur
- IEEE
- Type
- proceedings-article
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Où se fait cette recherche
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Zhejiang Gongshang University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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National University of Singapore pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Zhejiang University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Jilin University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Jilin Province Science and Technology Department pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Zhejiang University of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Zhejiang Gongshang University, National University of Singapore et Zhejiang University, avec 3 autres affiliations.
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