論文の概要: Peeking into occluded joints: A novel framework for crowd pose estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.10506v3
• Date: Tue, 31 Mar 2020 02:01:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 00:35:21.696395
• Title: Peeking into occluded joints: A novel framework for crowd pose estimation
• Title（参考訳）: 閉ざされた関節を覗く:群衆のポーズ推定のための新しい枠組み
• Authors: Lingteng Qiu, Xuanye Zhang, Yanran Li, Guanbin Li, Xiaojun Wu, Zixiang Xiong, Xiaoguang Han and Shuguang Cui
• Abstract要約: OPEC-NetはイメージガイドされたプログレッシブGCNモジュールで、推論の観点から見えない関節を推定する。 OCPoseは、隣接するインスタンス間の平均IoUに対して、最も複雑なOccluded Poseデータセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.56203133287865
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although occlusion widely exists in nature and remains a fundamental challenge for pose estimation, existing heatmap-based approaches suffer serious degradation on occlusions. Their intrinsic problem is that they directly localize the joints based on visual information; however, the invisible joints are lack of that. In contrast to localization, our framework estimates the invisible joints from an inference perspective by proposing an Image-Guided Progressive GCN module which provides a comprehensive understanding of both image context and pose structure. Moreover, existing benchmarks contain limited occlusions for evaluation. Therefore, we thoroughly pursue this problem and propose a novel OPEC-Net framework together with a new Occluded Pose (OCPose) dataset with 9k annotated images. Extensive quantitative and qualitative evaluations on benchmarks demonstrate that OPEC-Net achieves significant improvements over recent leading works. Notably, our OCPose is the most complex occlusion dataset with respect to average IoU between adjacent instances. Source code and OCPose will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: 咬合は自然界に広く存在し、姿勢推定の基本的な課題となっているが、既存のヒートマップに基づくアプローチは咬合の深刻な劣化を招いている。 彼らの本質的な問題は、視覚情報に基づいてジョイントを直接ローカライズすることだが、目に見えないジョイントにはそれが欠けている。 ローカライゼーションとは対照的に,画像のコンテキストとポーズ構造の両方を包括的に理解するImage-Guided Progressive GCNモジュールを提案することにより,推論の観点から見えない関節を推定する。 さらに、既存のベンチマークには、評価のための限定的なオクルージョンが含まれている。 そこで我々はこの問題を徹底的に追求し,9k の注釈付き画像を用いた新しい Occluded Pose (OCPose) データセットとともに,新しい OPEC-Net フレームワークを提案する。 ベンチマークの広範な量的・質的評価は、opec-netが最近の先行研究よりも大きな改善を達成していることを示している。 特に,OCPoseは,隣接インスタンス間の平均IoUに対して,最も複雑な閉塞データセットである。 ソースコードとocposeは公開される予定だ。

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