論文の概要: SelfPose: 3D Egocentric Pose Estimation from a Headset Mounted Camera

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01519v1
• Date: Mon, 2 Nov 2020 16:18:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 12:34:00.104066
• Title: SelfPose: 3D Egocentric Pose Estimation from a Headset Mounted Camera
• Title（参考訳）: selfpose:ヘッドセット搭載カメラによる3dエゴセントリックなポーズ推定
• Authors: Denis Tome, Thiemo Alldieck, Patrick Peluse, Gerard Pons-Moll, Lourdes Agapito, Hernan Badino and Fernando De la Torre
• Abstract要約: 頭部装着型VR装置の縁に設置した下向きの魚眼カメラから撮影した単眼画像から,エゴセントリックな3Dボディポーズ推定法を提案する。 この特異な視点は、厳密な自己閉塞と視点歪みを伴う、独特の視覚的な外観のイメージに繋がる。 本稿では,2次元予測の不確実性を考慮した新しいマルチブランチデコーダを用いたエンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.0162841635425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present a solution to egocentric 3D body pose estimation from monocular images captured from downward looking fish-eye cameras installed on the rim of a head mounted VR device. This unusual viewpoint leads to images with unique visual appearance, with severe self-occlusions and perspective distortions that result in drastic differences in resolution between lower and upper body. We propose an encoder-decoder architecture with a novel multi-branch decoder designed to account for the varying uncertainty in 2D predictions. The quantitative evaluation, on synthetic and real-world datasets, shows that our strategy leads to substantial improvements in accuracy over state of the art egocentric approaches. To tackle the lack of labelled data we also introduced a large photo-realistic synthetic dataset. xR-EgoPose offers high quality renderings of people with diverse skintones, body shapes and clothing, performing a range of actions. Our experiments show that the high variability in our new synthetic training corpus leads to good generalization to real world footage and to state of theart results on real world datasets with ground truth. Moreover, an evaluation on the Human3.6M benchmark shows that the performance of our method is on par with top performing approaches on the more classic problem of 3D human pose from a third person viewpoint.
• Abstract（参考訳）: 頭部装着型VR装置の縁に設置した下向きの魚眼カメラから撮影した単眼画像から,エゴセントリックな3Dボディポーズ推定法を提案する。 この異常な視点は、下半身と上半身の解像度に劇的な違いをもたらす、厳密な自己閉塞と視点歪みを伴う独特の視覚的外観のイメージにつながる。 本稿では,2次元予測の不確実性を考慮した新しいマルチブランチデコーダを用いたエンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。 合成および実世界のデータセットに基づく定量的評価は、我々の戦略が、アートエゴセントリックなアプローチの状況よりも精度を大幅に向上させることを示している。 ラベル付きデータの欠如に対処するため、大規模な写真リアルな合成データセットも導入しました。 xr-egoposeは、様々なスキントーン、体型、衣服を持つ人々の高品質なレンダリングを提供し、さまざまなアクションを実行します。 実験の結果,我々の新しい合成学習コーパスの高変動は,実世界の映像や実世界の実世界のデータセットにおける技術結果のステートメントに優れた一般化をもたらすことがわかった。 さらに,Human3.6Mベンチマークを用いて評価した結果,従来の3次元人間のポーズ問題に対する従来の手法と同等の性能を示した。

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