論文の概要: Exploiting Learnable Joint Groups for Hand Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09496v1
• Date: Thu, 17 Dec 2020 10:47:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-02 07:25:32.109837
• Title: Exploiting Learnable Joint Groups for Hand Pose Estimation
• Title（参考訳）: 学習可能な関節群を用いた手のポーズ推定
• Authors: Moran Li, Yuan Gao, Nong Sang
• Abstract要約: 関節の3次元座標をグループ的に復元し,3次元ハンドポーズの推定を提案する。 これは、すべての関節が正に考慮され、同じ機能を共有する以前の方法とは異なります。 我々は、Groupsd機能に複数の1x1畳み込みを実装し、各ジョイントグループは特徴融合のための1x1畳み込みを含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.418203566696587
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose to estimate 3D hand pose by recovering the 3D coordinates of joints in a group-wise manner, where less-related joints are automatically categorized into different groups and exhibit different features. This is different from the previous methods where all the joints are considered holistically and share the same feature. The benefits of our method are illustrated by the principle of multi-task learning (MTL), i.e., by separating less-related joints into different groups (as different tasks), our method learns different features for each of them, therefore efficiently avoids the negative transfer (among less related tasks/groups of joints). The key of our method is a novel binary selector that automatically selects related joints into the same group. We implement such a selector with binary values stochastically sampled from a Concrete distribution, which is constructed using Gumbel softmax on trainable parameters. This enables us to preserve the differentiable property of the whole network. We further exploit features from those less-related groups by carrying out an additional feature fusing scheme among them, to learn more discriminative features. This is realized by implementing multiple 1x1 convolutions on the concatenated features, where each joint group contains a unique 1x1 convolution for feature fusion. The detailed ablation analysis and the extensive experiments on several benchmark datasets demonstrate the promising performance of the proposed method over the state-of-the-art (SOTA) methods. Besides, our method achieves top-1 among all the methods that do not exploit the dense 3D shape labels on the most recently released FreiHAND competition at the submission date. The source code and models are available at https://github.com/ moranli-aca/LearnableGroups-Hand.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 関節の3次元座標をグループ的に復元し, 低関係の関節が自動的に異なるグループに分類され, 異なる特徴を示す3次元ハンドポーズを推定する。 これは、全てのジョイントが階層的に考慮され、同じ特徴を共有する以前の方法とは異なる。 提案手法の利点はマルチタスク学習(MTL)の原理,すなわち,低関係の関節を異なるグループ(異なるタスク)に分けて各グループごとに異なる特徴を学習することにより,負の移動を効果的に回避する。 提案手法の鍵となるのは, 関連継手を自動的に同一群に選択する新しいバイナリセレクタである。 学習可能なパラメータにgumbel softmaxを用いて構築した,具体的分布から確率的にサンプリングされたバイナリ値を持つセレクタを実装した。 これにより、ネットワーク全体の差別化可能な特性を保存できます。 さらに,これらの非関連グループからの機能を活用し,それらの間の機能融合方式を適用し,より識別的な特徴を学習する。 これは、結合した特徴に対して複数の1x1畳み込みを実装することで実現され、各結合群は特徴融合のための1x1畳み込みを含む。 いくつかのベンチマークデータセットにおける詳細なアブレーション解析と広範な実験は、最先端(sota)法に対する提案手法の有望な性能を示している。 また,提案手法は,最新のfreihandコンペティションにおいて,密集した3d形状ラベルを使用しないすべての手法の中でトップ1を達成した。 ソースコードとモデルはhttps://github.com/moranli-aca/learnablegroups-handで入手できる。

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