論文の概要: Light3DPose: Real-time Multi-Person 3D PoseEstimation from Multiple Views

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02688v1
• Date: Mon, 6 Apr 2020 14:12:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 05:24:35.871086
• Title: Light3DPose: Real-time Multi-Person 3D PoseEstimation from Multiple Views
• Title（参考訳）: Light3DPose:複数視点からのリアルタイムマルチパーソン3D PoseEstimation
• Authors: Alessio Elmi, Davide Mazzini and Pietro Tortella
• Abstract要約: いくつかのキャリブレーションされたカメラビューから複数の人物の3次元ポーズ推定を行う手法を提案する。 我々のアーキテクチャは、2次元ポーズ推定器のバックボーンから特徴マップを3次元シーンの包括的表現に集約する。 提案手法は本質的に効率的であり, 純粋なボトムアップ手法として, 現場の人数から計算的に独立している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.510992382274774
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an approach to perform 3D pose estimation of multiple people from a few calibrated camera views. Our architecture, leveraging the recently proposed unprojection layer, aggregates feature-maps from a 2D pose estimator backbone into a comprehensive representation of the 3D scene. Such intermediate representation is then elaborated by a fully-convolutional volumetric network and a decoding stage to extract 3D skeletons with sub-voxel accuracy. Our method achieves state of the art MPJPE on the CMU Panoptic dataset using a few unseen views and obtains competitive results even with a single input view. We also assess the transfer learning capabilities of the model by testing it against the publicly available Shelf dataset obtaining good performance metrics. The proposed method is inherently efficient: as a pure bottom-up approach, it is computationally independent of the number of people in the scene. Furthermore, even though the computational burden of the 2D part scales linearly with the number of input views, the overall architecture is able to exploit a very lightweight 2D backbone which is orders of magnitude faster than the volumetric counterpart, resulting in fast inference time. The system can run at 6 FPS, processing up to 10 camera views on a single 1080Ti GPU.
• Abstract（参考訳）: いくつかのキャリブレーションされたカメラビューから複数の人物の3次元ポーズ推定を行う手法を提案する。 我々のアーキテクチャは、最近提案された未投影層を利用して、2Dポーズ推定器のバックボーンから特徴マップを3Dシーンの包括的表現に集約する。 このような中間表現は、完全な畳み込みボリュームネットワークと復号段階によって精巧化され、サブボクセル精度で3Dスケルトンを抽出する。 提案手法は,CMU Panoptic データセット上でのMPJPEの状態をいくつかの未知のビューを用いて実現し,単一の入力ビューでも競合する結果を得る。 また、優れたパフォーマンスメトリクスを得るための公開の棚データセットに対してテストすることで、モデルの転送学習能力を評価する。 提案手法は本質的に効率的であり, 純粋なボトムアップ手法として, 現場の人数から計算的に独立している。 さらに、2D部分の計算負荷は入力ビューの数とともに線形にスケールするが、全体的なアーキテクチャは、ボリュームよりも桁違いに高速な非常に軽量な2Dバックボーンを利用することができ、高速な推論時間が得られる。 このシステムは6FPSで動作し、1080TiのGPUで最大10台のカメラビューを処理できる。

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