論文の概要: AWR: Adaptive Weighting Regression for 3D Hand Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09590v1
• Date: Sun, 19 Jul 2020 04:57:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 00:06:12.340666
• Title: AWR: Adaptive Weighting Regression for 3D Hand Pose Estimation
• Title（参考訳）: AWR:3Dハンドポース推定のための適応重み付け回帰
• Authors: Weiting Huang and Pengfei Ren and Jingyu Wang and Qi Qi and Haifeng Sun
• Abstract要約: 本稿では, 適応重み付け回帰法(AWR)を提案する。 手の関節座標は、適応重み写像によって導かれる濃密表現におけるすべてのピクセルの離散積分として推定される。 提案手法は,4つの公開データセットにおいて,他の最先端手法よりも優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.774405428452654
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose an adaptive weighting regression (AWR) method to leverage the advantages of both detection-based and regression-based methods. Hand joint coordinates are estimated as discrete integration of all pixels in dense representation, guided by adaptive weight maps. This learnable aggregation process introduces both dense and joint supervision that allows end-to-end training and brings adaptability to weight maps, making the network more accurate and robust. Comprehensive exploration experiments are conducted to validate the effectiveness and generality of AWR under various experimental settings, especially its usefulness for different types of dense representation and input modality. Our method outperforms other state-of-the-art methods on four publicly available datasets, including NYU, ICVL, MSRA and HANDS 2017 dataset.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,適応重み付け回帰 (adaptive weighting regression, awr) 法を提案する。 手の関節座標は、適応重み写像によって導かれる濃密表現におけるすべてのピクセルの離散積分として推定される。 この学習可能な集約プロセスは、エンドツーエンドのトレーニングを可能にし、ウェイトマップへの適応性をもたらし、ネットワークをより正確かつ堅牢なものにします。 様々な実験環境下でのAWRの有効性と一般性を検証するため, 総合的な探索実験を行った。 我々の手法は、NYU, ICVL, MSRA, HANDS 2017データセットを含む4つの公開データセットにおいて、他の最先端手法よりも優れている。

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