論文の概要: Semi-supervised 3D Hand-Object Pose Estimation via Pose Dictionary Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07676v1
• Date: Fri, 16 Jul 2021 02:50:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-19 14:40:39.915315
• Title: Semi-supervised 3D Hand-Object Pose Estimation via Pose Dictionary Learning
• Title（参考訳）: ポーズ辞書学習による半教師付き3次元手指ポーズ推定
• Authors: Zida Cheng, Siheng Chen, Ya Zhang
• Abstract要約: 現在の手動ポーズ推定法は,高価で労働集約的な詳細な3Dラベルを必要とする。 そこで本研究では,ポーズ辞書学習とオブジェクト指向座標系という2つの重要な手法を用いて,半教師付き3次元手動ポーズ推定手法を提案する。 本手法は,ラベル付きデータを用いた場合と比較して,手・対象物に対する推定誤差を19.5%/24.9%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.78922896432688
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D hand-object pose estimation is an important issue to understand the interaction between human and environment. Current hand-object pose estimation methods require detailed 3D labels, which are expensive and labor-intensive. To tackle the problem of data collection, we propose a semi-supervised 3D hand-object pose estimation method with two key techniques: pose dictionary learning and an object-oriented coordinate system. The proposed pose dictionary learning module can distinguish infeasible poses by reconstruction error, enabling unlabeled data to provide supervision signals. The proposed object-oriented coordinate system can make 3D estimations equivariant to the camera perspective. Experiments are conducted on FPHA and HO-3D datasets. Our method reduces estimation error by 19.5% / 24.9% for hands/objects compared to straightforward use of labeled data on FPHA and outperforms several baseline methods. Extensive experiments also validate the robustness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 3次元手動ポーズ推定は,人間と環境の相互作用を理解する上で重要な課題である。 現在の手動ポーズ推定法は,高価で労働集約的な詳細な3Dラベルを必要とする。 データ収集の課題に対処するために,ポーズ辞書学習とオブジェクト指向座標系という2つの重要な手法を用いて,半教師付き3次元ポーズ推定手法を提案する。 提案するポーズ辞書学習モジュールは、再構成誤差により実現不可能なポーズを識別することができ、ラベルのないデータが監督信号を提供することができる。 提案するオブジェクト指向座標系は3次元推定をカメラの視点と等価にすることができる。 FPHAとHO-3Dデータセットを用いて実験を行った。 提案手法は,FPHA上のラベル付きデータの直接使用と比較して,手・対象物の推定誤差を19.5%/24.9%削減し,いくつかのベースライン法より優れる。 広範な実験により,提案手法のロバスト性が検証された。

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