用于人体姿势估计的变压器测试时间个性化_Test-Time Personalization with a Transformer

在人体姿态估计领域，模型的泛化能力是关键挑战之一，尤其当面对不同未知环境和未见过的个体时。论文“用于人体姿态估计的变压器测试时间个性化”（Test-Time Personalization with a Transformer for Human Pose Estimation）提出了一种新颖的方法，能够在没有手动注释的情况下，仅通过一组测试图像对2D人体姿态估计器进行个性化定制。 传统的深度学习方法通常致力于在大规模的人体姿态数据集上训练通用模型，以应对各种外观变化。然而，该论文关注的是针对单个主题进行个性化的姿势估计。对于特定个人，我们可能拥有长时间的视频或多个个人设备拍摄的照片。利用这些数据，可以调整模型来捕获个人特有的特征，以提高姿态估计的准确性和处理遮挡等问题的能力。 作者们采用了一个Transformer模型来构建自我监督关键点与监督关键点之间的转换关系。Transformer以其强大的序列建模能力和并行计算效率，在许多自然语言处理任务中取得了突破，并逐渐被应用到计算机视觉领域。在这个框架下，Transformer能够捕获不同关键点间的长期依赖关系，这对于理解和估计人体姿态至关重要。 在训练阶段，模型同时学习了监督学习目标和自我监督学习目标，以利用多样化数据。而在测试阶段，模型通过自我监督目标进行微调，实现个性化适应。更新后的自我监督关键点经过转换，可以进一步优化姿态估计结果。 实验结果显示，这种方法在多个数据集上显著提高了姿态估计的性能。通过自监督个性化，模型能够更好地适应特定个体的特征，降低环境和个体差异带来的影响。项目的代码和更多细节可以在提供的项目页面上找到，这为研究者提供了实践这一方法的资源。 总结起来，这篇论文提出了一个基于Transformer的测试时间个性化策略，旨在解决人体姿态估计中的泛化问题。通过结合监督学习和自我监督学习，模型在测试阶段能够根据新个体的特性进行动态调整，从而提升对未知个体的姿势识别精度。这种方法不仅扩展了Transformer的应用场景，也为个性化机器学习提供了一个新的视角，特别是在需要高度适应性和个体差异处理的任务中。