論文の概要: Probabilistic Monocular 3D Human Pose Estimation with Normalizing Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13788v2
• Date: Mon, 2 Aug 2021 07:19:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-03 11:17:21.292201
• Title: Probabilistic Monocular 3D Human Pose Estimation with Normalizing Flows
• Title（参考訳）: 正規化フローを用いた確率的単眼3次元人物位置推定
• Authors: Tom Wehrbein, Marco Rudolph, Bodo Rosenhahn, Bastian Wandt
• Abstract要約: 本稿では,不明瞭な逆2D-to-3D問題を解くために,決定論的3D-to-2Dマッピングを利用する正規化フローベース手法を提案する。 我々は、Human3.6MとMPI-INF-3DHPの2つのベンチマークデータセットに対するアプローチを評価し、ほとんどの指標において同等の手法を上回りました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.0966076588569
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 3D human pose estimation from monocular images is a highly ill-posed problem due to depth ambiguities and occlusions. Nonetheless, most existing works ignore these ambiguities and only estimate a single solution. In contrast, we generate a diverse set of hypotheses that represents the full posterior distribution of feasible 3D poses. To this end, we propose a normalizing flow based method that exploits the deterministic 3D-to-2D mapping to solve the ambiguous inverse 2D-to-3D problem. Additionally, uncertain detections and occlusions are effectively modeled by incorporating uncertainty information of the 2D detector as condition. Further keys to success are a learned 3D pose prior and a generalization of the best-of-M loss. We evaluate our approach on the two benchmark datasets Human3.6M and MPI-INF-3DHP, outperforming all comparable methods in most metrics. The implementation is available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 単眼画像からの3次元人物ポーズ推定は, 深さの曖昧さや咬合による問題である。 それでも、既存のほとんどの研究はこれらの曖昧さを無視し、1つの解のみを見積もっている。 対照的に、我々は、実現可能な3dポーズの完全な後方分布を表す多様な仮説群を生成する。 そこで本研究では,不明瞭な逆2D-to-3D問題を解くために,決定論的3D-to-2Dマッピングを利用する正規化フローベース手法を提案する。 さらに、2D検出器の不確かさ情報を条件として組み込むことにより、不確かさの検出と閉塞を効果的にモデル化する。 さらなる成功の鍵は、学習された3Dポーズと、最高のM損失の一般化である。 ベンチマークデータセット human3.6m と mpi-inf-3dhp のアプローチを評価し,ほとんどの指標で比較した手法を上回った。 実装はgithubで公開されている。

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