論文の概要: Self-Attentive 3D Human Pose and Shape Estimation from Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14182v1
• Date: Fri, 26 Mar 2021 00:02:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-29 12:47:19.427770
• Title: Self-Attentive 3D Human Pose and Shape Estimation from Videos
• Title（参考訳）: 自己注意型3次元ポーズと映像からの形状推定
• Authors: Yun-Chun Chen, Marco Piccirilli, Robinson Piramuthu, Ming-Hsuan Yang
• Abstract要約: 3D人間のポーズと形状推定のためのビデオベースの学習アルゴリズムを紹介します。 ビデオの時間情報を利用して自己着脱モジュールを提案する。 本手法を3DPW, MPI-INF-3DHP, Human3.6Mデータセット上で評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.63503361008607
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the task of estimating 3D human pose and shape from videos. While existing frame-based approaches have made significant progress, these methods are independently applied to each image, thereby often leading to inconsistent predictions. In this work, we present a video-based learning algorithm for 3D human pose and shape estimation. The key insights of our method are two-fold. First, to address the inconsistent temporal prediction issue, we exploit temporal information in videos and propose a self-attention module that jointly considers short-range and long-range dependencies across frames, resulting in temporally coherent estimations. Second, we model human motion with a forecasting module that allows the transition between adjacent frames to be smooth. We evaluate our method on the 3DPW, MPI-INF-3DHP, and Human3.6M datasets. Extensive experimental results show that our algorithm performs favorably against the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 映像から3次元人間のポーズと形状を推定する作業を検討する。 既存のフレームベースのアプローチは大きな進歩を遂げているが、これらの手法は各画像に独立して適用され、しばしば矛盾した予測につながる。 本研究では3次元人間のポーズと形状推定のためのビデオベース学習アルゴリズムを提案する。 この手法の重要な洞察は2つある。 まず,不整合な時間予測問題に対処するため,映像中の時間情報を利用して,フレーム間の短距離および長距離の依存性を共同で考慮し,時間的コヒーレントな推定を行うセルフアテンションモジュールを提案する。 第2に,隣接するフレーム間の遷移を円滑に行える予測モジュールを用いて人間の動きをモデル化する。 我々は,3DPW,MPI-INF-3DHP,Human3.6Mデータセットについて検討した。 実験結果から,本アルゴリズムは最先端手法に対して良好に動作することが示された。

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