Estimation de la pose humaine consciente du contexte via l'arbitrage d'informations hiérarchiques

L'estimation de la pose humaine nécessite une localisation précise des points clés du corps sous des arrière-plans complexes, l'occlusion et diverses postures humaines. Les réseaux d'estimation de pose haute résolution existants préservent efficacement les détails spatiaux, mais leur flux d'informations statique limite leur adaptabilité à différents contextes d'image. Pour remédier à cette limitation, cet article propose une méthode d'arbitrage d'informations hiérarchiques consciente du contexte qui régule dynamiquement l'interaction des caractéristiques à la fois au niveau de la fusion multi-résolution et au niveau du raffinement des caractéristiques résiduelles. La méthode proposée atteint des performances supérieures sur COCO, atteignant 77,0 de précision moyenne et améliorant la ligne de base du réseau haute résolution de 3,6 points de pourcentage, avec seulement une légère augmentation des paramètres du modèle. Ces résultats montrent que l'arbitrage d'informations adaptatif améliore la précision et la robustesse de l'estimation de pose tout en maintenant l'efficacité computationnelle.