自留记录论文阅读  
  
  
  
  
  
 ，希望能了解我方向的邻域前沿吧

粗读 
  
  
  
  
  
  ，持续更新

第一篇

ATTEND TO WHO YOU ARE: SUPERVISING SELF-ATTENTION FOR KEYPOINT DETECTION AND INSTANCE-AWARE ASSOCIATION

翻译：https://editor.csdn.net/md?not_checkout=1&spm=1001.2014.3001.5352&articleId=129070593

无代码

摘要：

本文提出了一种利用Transformer解决关键点检测和实例关联问题的新方法             。对于自底向上(Bottom up)的多人姿态估计模型


 


 


 


 


 


 

，需要检测关键点并学习关键点之间的关联信息 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
。我们认为 
 
 
 
 
 
，Transformer可以完全解决这些问题











。具体来说  
   
   
   
   
   
   ，vision Transformer中的自注意度量任何一对位置之间的依赖关系

 

 

 

 

 

 
，这可以为关键点分组提供关联信息
  
  
  
  
  
  
 。然而
 

 

 

 

 

 

，朴素注意模式仍然没有被主观控制             ，因此不能保证关键点总是注意到它们所属的实例 
  
  
  
  
  
 。为了解决这一问题
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 ，我们提出了一种监督多人关键点检测和实例关联的自我注意方法 


 


 


 


 


 


 
。通过使用**实例掩码(instance mask)**来监督自注意












，使其具有实例感知性                   ，我们可以根据成对的注意分数将检测到的关键点分配给相应的实例
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，而无需使用预定义的偏移向量字段或像基于CNN的自底向上模型那样的嵌入
 
 
 
 
 
 
。该方法的另一个优点是


















，可以直接从监督注意矩阵中获得任意人数的实例分割结果&