論文の概要: Graph Stacked Hourglass Networks for 3D Human Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16385v1
• Date: Tue, 30 Mar 2021 14:25:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-31 14:52:08.060143
• Title: Graph Stacked Hourglass Networks for 3D Human Pose Estimation
• Title（参考訳）: 3次元ポーズ推定のためのグラフ重ね合わせ砂時計ネットワーク
• Authors: Tianhan Xu, Wataru Takano
• Abstract要約: 2次元から3次元のポーズ推定タスクのための新しいグラフ畳み込みネットワークアーキテクチャであるgraph stacked hourglass networkを提案する。 提案アーキテクチャは,人間の骨格表現の3つの異なるスケールでグラフ構造化特徴を処理した繰り返しエンコーダデコーダで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0660480034605242
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel graph convolutional network architecture, Graph Stacked Hourglass Networks, for 2D-to-3D human pose estimation tasks. The proposed architecture consists of repeated encoder-decoder, in which graph-structured features are processed across three different scales of human skeletal representations. This multi-scale architecture enables the model to learn both local and global feature representations, which are critical for 3D human pose estimation. We also introduce a multi-level feature learning approach using different-depth intermediate features and show the performance improvements that result from exploiting multi-scale, multi-level feature representations. Extensive experiments are conducted to validate our approach, and the results show that our model outperforms the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2次元から3次元の人間のポーズ推定のための新しいグラフ畳み込みネットワークアーキテクチャであるグラフ重畳ホアーグラスネットワークを提案する。 提案アーキテクチャは,人間の骨格表現の3つの異なるスケールでグラフ構造化特徴を処理した繰り返しエンコーダデコーダで構成されている。 このマルチスケールアーキテクチャにより、モデルは3次元の人間のポーズ推定に不可欠な局所的特徴表現と大域的特徴表現の両方を学ぶことができる。 また,異なる詳細な中間機能を用いたマルチレベル特徴学習手法を導入し,マルチスケール・マルチレベル特徴表現の活用による性能改善を示す。 我々のアプローチを検証するために広範な実験が行われ、その結果、我々のモデルが最先端を上回っていることが判明した。

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