Fugu-MT 論文翻訳(概要): Simultaneously-Collected Multimodal Lying Pose Dataset: Towards In-Bed Human Pose Monitoring under Adverse Vision Conditions

論文の概要: Simultaneously-Collected Multimodal Lying Pose Dataset: Towards In-Bed Human Pose Monitoring under Adverse Vision Conditions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08735v1
Date: Thu, 20 Aug 2020 02:20:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-27 03:42:27.128730
Title: Simultaneously-Collected Multimodal Lying Pose Dataset: Towards In-Bed Human Pose Monitoring under Adverse Vision Conditions
Title（参考訳）: 同時に収集されたマルチモーダルライディングポーズデータセット--ベッド内ポーズモニタリングに向けて-
Authors: Shuangjun Liu, Xiaofei Huang, Nihang Fu, Cheng Li, Zhongnan Su, and Sarah Ostadabbas
Abstract要約: ベッド内の人間のポーズ推定は多くの医療応用において重要な価値を持っている。本稿では,同時コンパイル型マルチモーダルLying Poseデータセットについて紹介する。現状の2Dポーズ推定モデルは,PCKh@0.5において最大95%の性能を期待できるSLPデータを用いて,単一モードで効果的に訓練できることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.12849597272402
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Computer vision (CV) has achieved great success in interpreting semantic meanings from images, yet CV algorithms can be brittle for tasks with adverse vision conditions and the ones suffering from data/label pair limitation. One of this tasks is in-bed human pose estimation, which has significant values in many healthcare applications. In-bed pose monitoring in natural settings could involve complete darkness or full occlusion. Furthermore, the lack of publicly available in-bed pose datasets hinders the use of many successful pose estimation algorithms for this task. In this paper, we introduce our Simultaneously-collected multimodal Lying Pose (SLP) dataset, which includes in-bed pose images from 109 participants captured using multiple imaging modalities including RGB, long wave infrared, depth, and pressure map. We also present a physical hyper parameter tuning strategy for ground truth pose label generation under extreme conditions such as lights off and being fully covered by a sheet/blanket. SLP design is compatible with the mainstream human pose datasets, therefore, the state-of-the-art 2D pose estimation models can be trained effectively with SLP data with promising performance as high as 95% at PCKh@0.5 on a single modality. The pose estimation performance can be further improved by including additional modalities through collaboration.
Abstract（参考訳）: コンピュータビジョン(cv)は、画像から意味的な意味を解釈することに成功したが、cvアルゴリズムは、悪い視覚条件やデータ/ラベルペアの制限に苦しむタスクに対して脆弱である。このタスクの1つは、ベッド内の人間のポーズ推定であり、多くの医療アプリケーションで重要な価値を持っている。自然環境におけるベッド内ポーズ監視は、完全な暗闇や完全な閉塞を伴う可能性がある。さらに、一般に利用可能なベッド内ポーズデータセットの欠如は、このタスクに多くの成功したポーズ推定アルゴリズムの使用を妨げている。本稿では, rgb, 長波赤外, 深度, 圧力マップなど複数の画像モダリティを用いて撮影された109名の被験者のベッド内ポーズ画像を含む, 同時集合型マルチモーダルライディングポーズ(slp)データセットを提案する。また,光の消灯やシート/ブランケットの完全被覆といった極端な条件下での地中真理ポーズラベル生成のための物理パラメータ調整手法を提案する。 SLP設計は、主流の人間のポーズデータセットと互換性があるため、最先端の2Dポーズ推定モデルは、単一のモードでPCKh@0.5で最大95%の性能でSLPデータで効果的に訓練することができる。協調により追加のモダリティを含めることで、ポーズ推定性能をさらに向上することができる。

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