論文の概要: Motion Guided 3D Pose Estimation from Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13985v1
• Date: Wed, 29 Apr 2020 06:59:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 14:11:58.119076
• Title: Motion Guided 3D Pose Estimation from Videos
• Title（参考訳）: 映像からの3次元姿勢推定
• Authors: Jingbo Wang, Sijie Yan, Yuanjun Xiong, Dahua Lin
• Abstract要約: 本研究では,2次元ポーズから1次元の人物ポーズ推定を行う問題に対して,運動損失と呼ばれる新たな損失関数を提案する。 運動損失の計算では、ペアワイズ・モーション・エンコーディング(ペアワイズ・モーション・エンコーディング)と呼ばれる単純なキーポイント・モーションの表現が導入された。 UGCN(U-shaped GCN)と呼ばれる新しいグラフ畳み込みネットワークアーキテクチャを設計し,短期および長期の動作情報の両方をキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.14443206968444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new loss function, called motion loss, for the problem of monocular 3D Human pose estimation from 2D pose. In computing motion loss, a simple yet effective representation for keypoint motion, called pairwise motion encoding, is introduced. We design a new graph convolutional network architecture, U-shaped GCN (UGCN). It captures both short-term and long-term motion information to fully leverage the additional supervision from the motion loss. We experiment training UGCN with the motion loss on two large scale benchmarks: Human3.6M and MPI-INF-3DHP. Our model surpasses other state-of-the-art models by a large margin. It also demonstrates strong capacity in producing smooth 3D sequences and recovering keypoint motion.
• Abstract（参考訳）: 2次元ポーズからの単眼的3次元ポーズ推定問題に対する運動損失と呼ばれる新しい損失関数を提案する。 動き損失の計算では、ペアワイズモーションエンコーディングと呼ばれる、単純かつ効果的なキーポイントモーションの表現が導入される。 我々は新しいグラフ畳み込みネットワークアーキテクチャ、UGCN(U-shaped GCN)を設計する。 短期および長期の動作情報をキャプチャして、運動損失から追加の監視をフル活用する。 大規模ベンチマークであるHuman3.6MとMPI-INF-3DHPでUGCNの運動損失をトレーニングした。 我々のモデルは、他の最先端モデルを大きく上回っている。 また、スムーズな3Dシーケンスの生成とキーポイント運動の回復に強い能力を示す。

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