論文の概要: Cascaded deep monocular 3D human pose estimation with evolutionary training data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07778v3
• Date: Fri, 9 Apr 2021 02:37:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 12:47:35.702444
• Title: Cascaded deep monocular 3D human pose estimation with evolutionary training data
• Title（参考訳）: 進化的学習データを用いた深部単眼3次元ポーズ推定
• Authors: Shichao Li, Lei Ke, Kevin Pratama, Yu-Wing Tai, Chi-Keung Tang, Kwang-Ting Cheng
• Abstract要約: 深層表現学習は単眼の3次元ポーズ推定において顕著な精度を達成した。 本稿では,大量のトレーニングデータに対してスケーラブルな新しいデータ拡張手法を提案する。 本手法は,先行知識に触発された階層的人体表現と合成に基づいて,未知の3次元人体骨格を合成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.3478675752847
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: End-to-end deep representation learning has achieved remarkable accuracy for monocular 3D human pose estimation, yet these models may fail for unseen poses with limited and fixed training data. This paper proposes a novel data augmentation method that: (1) is scalable for synthesizing massive amount of training data (over 8 million valid 3D human poses with corresponding 2D projections) for training 2D-to-3D networks, (2) can effectively reduce dataset bias. Our method evolves a limited dataset to synthesize unseen 3D human skeletons based on a hierarchical human representation and heuristics inspired by prior knowledge. Extensive experiments show that our approach not only achieves state-of-the-art accuracy on the largest public benchmark, but also generalizes significantly better to unseen and rare poses. Code, pre-trained models and tools are available at this HTTPS URL.
• Abstract（参考訳）: エンド・ツー・エンドの深層表現学習は、単眼の3次元人間のポーズ推定において顕著な精度を達成したが、これらのモデルは限られた訓練データで見えないポーズに失敗する可能性がある。 本稿では,(1)大量のトレーニングデータ(800万以上の有効3Dポーズと対応する2Dプロジェクション)を2D-3Dネットワークでトレーニングするためのスケーラブルで,(2)データセットバイアスを効果的に低減できる,新しいデータ拡張手法を提案する。 従来の知識に触発された階層的人間表現とヒューリスティックスに基づいて,未知の3次元人体骨格を合成するための限定データセットを進化させる。 広範な実験により,我々のアプローチは,最大の公開ベンチマークで最先端の精度を実現するだけでなく,見当たらない,稀なポーズに対してはるかに優れた一般化を実現することが示された。 コード、事前トレーニングされたモデル、ツールは、このHTTPS URLで利用できる。

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