論文の概要: Multi-Person Absolute 3D Human Pose Estimation with Weak Depth Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03989v1
• Date: Wed, 8 Apr 2020 13:29:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 09:12:44.121979
• Title: Multi-Person Absolute 3D Human Pose Estimation with Weak Depth Supervision
• Title（参考訳）: 深度の弱いマルチパーソン絶対3次元ポーズ推定
• Authors: Marton Veges, Andras Lorincz
• Abstract要約: 弱教師付きでRGB-D画像を追加してトレーニングできるネットワークを導入する。 我々のアルゴリズムは、単眼で、多人、絶対的なポーズ推定器である。 アルゴリズムを複数のベンチマークで評価し,一貫した誤差率の向上を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In 3D human pose estimation one of the biggest problems is the lack of large, diverse datasets. This is especially true for multi-person 3D pose estimation, where, to our knowledge, there are only machine generated annotations available for training. To mitigate this issue, we introduce a network that can be trained with additional RGB-D images in a weakly supervised fashion. Due to the existence of cheap sensors, videos with depth maps are widely available, and our method can exploit a large, unannotated dataset. Our algorithm is a monocular, multi-person, absolute pose estimator. We evaluate the algorithm on several benchmarks, showing a consistent improvement in error rates. Also, our model achieves state-of-the-art results on the MuPoTS-3D dataset by a considerable margin.
• Abstract（参考訳）: 人間の3Dポーズ推定では、大きな多様なデータセットが不足している。 これは、多人数の3dポーズ推定において特に当てはまります。 この問題を軽減するために,RGB-D画像の追加を弱教師付きでトレーニングできるネットワークを導入する。 安価なセンサが存在するため、深度マップ付きビデオが広く利用でき、我々の手法は大規模な無注釈データセットを活用できる。 我々のアルゴリズムは単眼、多人、絶対ポーズ推定器である。 アルゴリズムを複数のベンチマークで評価し,一貫した誤差率の向上を示した。 また,本モデルは,mupots-3dデータセットにおける最先端の結果をかなりのマージンで達成する。

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