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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=1spm=1001.2014.3001.5352spm=1001.2014.3001.5352articleId=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
