論文の概要: A Synchronized Reprojection-based Model for 3D Human Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.04274v1
• Date: Tue, 8 Jun 2021 12:11:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-06-10 01:48:58.234567
• Title: A Synchronized Reprojection-based Model for 3D Human Pose Estimation
• Title（参考訳）: 3次元ポーズ推定のための同期再投影モデル
• Authors: Yicheng Deng, Cheng Sun, Yongqi Sun and Jiahui Zhu
• Abstract要約: 本稿では3次元ポーズ推定のための弱教師付きGANモデルを提案する。 特に,リジェクションネットワークと生成対向ネットワークを同期的にトレーニングする。 Human3.6Mの実験結果から,本手法は最先端の手法よりも約5.1%優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8925617030516926
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: 3D human pose estimation is still a challenging problem despite the large amount of work that has been done in this field. Generally, most methods directly use neural networks and ignore certain constraints (e.g., reprojection constraints and joint angle and bone length constraints). This paper proposes a weakly supervised GAN-based model for 3D human pose estimation that considers 3D information along with 2D information simultaneously, in which a reprojection network is employed to learn the mapping of the distribution from 3D poses to 2D poses. In particular, we train the reprojection network and the generative adversarial network synchronously. Furthermore, inspired by the typical kinematic chain space (KCS) matrix, we propose a weighted KCS matrix, which is added into the discriminator's input to impose joint angle and bone length constraints. The experimental results on Human3.6M show that our method outperforms state-of-the-art methods by approximately 5.1\%.
• Abstract（参考訳）: この分野での膨大な作業にもかかわらず、3d人間のポーズ推定は依然として難しい問題である。 一般的に、ほとんどの手法はニューラルネットワークを直接使用し、特定の制約(例えば、再投射制約、関節角、骨長制約)を無視している。 本稿では,3次元のポーズから2次元のポーズへの分布のマッピングを学習するために,3次元情報と2次元情報とを同時に考慮した3次元のポーズ推定のための弱教師付きGANモデルを提案する。 特に,再プロジェクションネットワークと生成逆ネットワークを同期的に訓練する。 さらに, 典型的なキネマティック・チェーン・スペース (KCS) 行列に着想を得て, 判別器の入力に加わった重み付きKCS行列を提案し, 関節角度と骨長の制約を課した。 Human3.6Mの実験結果から,本手法は最先端手法よりも約5.1\%優れていた。

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