論文の概要: SyDog: A Synthetic Dog Dataset for Improved 2D Pose Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00249v1
- Date: Sat, 31 Jul 2021 14:34:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-05 03:15:11.330036
- Title: SyDog: A Synthetic Dog Dataset for Improved 2D Pose Estimation
- Title(参考訳): sydog:2次元ポーズ推定を改善する合成犬データセット
- Authors: Moira Shooter, Charles Malleson, Adrian Hilton (University of Surrey)
- Abstract要約: SyDogは、地面に真実のポーズとバウンディングボックス座標を含む犬の合成データセットである。
我々は、SyDogで訓練されたポーズ推定モデルが、実データで純粋に訓練されたモデルよりも優れたパフォーマンスを実現することを実証した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.411873646414169
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Estimating the pose of animals can facilitate the understanding of animal
motion which is fundamental in disciplines such as biomechanics, neuroscience,
ethology, robotics and the entertainment industry. Human pose estimation models
have achieved high performance due to the huge amount of training data
available. Achieving the same results for animal pose estimation is challenging
due to the lack of animal pose datasets. To address this problem we introduce
SyDog: a synthetic dataset of dogs containing ground truth pose and bounding
box coordinates which was generated using the game engine, Unity. We
demonstrate that pose estimation models trained on SyDog achieve better
performance than models trained purely on real data and significantly reduce
the need for the labour intensive labelling of images. We release the SyDog
dataset as a training and evaluation benchmark for research in animal motion.
- Abstract(参考訳): 動物のポーズを推定することは、生体力学、神経科学、民族学、ロボット工学、エンターテイメント産業などの基本分野である動物運動の理解を促進する。
人間のポーズ推定モデルは、利用可能な膨大なトレーニングデータのために高いパフォーマンスを達成している。
動物のポーズデータセットの欠如により、動物のポーズ推定に同じ結果を達成することは困難である。
この問題を解決するために,ゲームエンジンであるunityを使って生成された,基底真理のポーズとバウンディングボックス座標を含む犬の合成データセットであるsydogを紹介する。
sydogでトレーニングされたポーズ推定モデルは、純粋に実データに基づいてトレーニングされたモデルよりも優れたパフォーマンスを達成し、画像の労働集約的なラベル付けの必要性を大幅に削減できることを実証する。
動物運動研究のためのトレーニングおよび評価ベンチマークとしてSyDogデータセットをリリースする。
関連論文リスト
- PoseBench: Benchmarking the Robustness of Pose Estimation Models under Corruptions [57.871692507044344]
ポース推定は、単眼画像を用いて人や動物の解剖学的キーポイントを正確に同定することを目的としている。
現在のモデルは一般的に、クリーンなデータに基づいてトレーニングされ、テストされる。
実世界の腐敗に対するポーズ推定モデルの堅牢性を評価するためのベンチマークであるPoseBenchを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-20T14:40:17Z) - OmniMotionGPT: Animal Motion Generation with Limited Data [70.35662376853163]
最初のテキストアニマルモーションデータセットであるAnimalML3Dを紹介した。
我々は,動物データに基づくヒトの動き生成ベースラインのトレーニング結果よりも定量的かつ質的に,高い多様性と忠実さで動物の動きを生成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T07:14:00Z) - Animal3D: A Comprehensive Dataset of 3D Animal Pose and Shape [32.11280929126699]
哺乳類の3Dポーズと形状推定のための包括的データセットであるAnimal3Dを提案する。
動物3Dは、40種の哺乳類から収集された3379枚の画像、26個のキーポイントの高品質なアノテーション、特にSMALモデルのポーズと形状パラメータで構成されている。
The Animal3D data based on the Animal3D dataset, we benchmark representative shape and pose Estimation model at (1) 教師付き学習, (2) 合成画像から実写への変換, 3) 微調整された人間のポーズと形状推定モデル。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-22T18:57:07Z) - Prior-Aware Synthetic Data to the Rescue: Animal Pose Estimation with
Very Limited Real Data [18.06492246414256]
そこで本研究では,対象動物からの実際の画像のみを必要とする四足歩行におけるポーズ推定のためのデータ効率のよい戦略を提案する。
ImageNetのような一般的な画像データセットに事前トレーニングされた重み付きバックボーンネットワークを微調整することで、ターゲット動物のポーズデータに対する高い需要を軽減できることが確認された。
そこで我々はPASynと呼ばれる先行認識型合成動物データ生成パイプラインを導入し,ロバストポーズ推定に不可欠な動物のポーズデータを増やした。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-30T01:17:50Z) - StyleGAN-Human: A Data-Centric Odyssey of Human Generation [96.7080874757475]
この研究は、データ中心の観点から、"データエンジニアリング"における複数の重要な側面を調査します。
さまざまなポーズやテクスチャを抽出した230万以上のサンプルで、大規模な人間の画像データセットを収集し、注釈付けします。
本稿では,データサイズ,データ分布,データアライメントといった,スタイルGANに基づく人為的生成のためのデータ工学における3つの重要な要素について精査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-25T17:55:08Z) - Pose Recognition in the Wild: Animal pose estimation using Agglomerative
Clustering and Contrastive Learning [0.0]
我々は,複数の動物のポーズを非ラベルデータから認識できる新しいアーキテクチャを提案する。
私たちは、下層の解剖学ではなく、その視覚的行動に基づいて、動物の身体の部位を区別することができます。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-16T07:00:31Z) - DynaDog+T: A Parametric Animal Model for Synthetic Canine Image
Generation [23.725295519857976]
犬歯の合成画像とデータを生成するためのパラメトリック犬歯モデルDynaDog+Tを導入する。
私たちは、このデータを共通のコンピュータビジョンタスクであるバイナリセグメンテーションに使用しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-15T13:53:10Z) - Unsupervised Shape and Pose Disentanglement for 3D Meshes [49.431680543840706]
本研究では,非教師付き環境において,非教師付き形状とポーズ表現を学習するための,シンプルで効果的なアプローチを提案する。
自己整合性と相互整合性の制約を組み合わせて、登録メッシュからポーズと空間の形状を学ぶ。
ポーズ転送や形状検索などのタスクを通じて,学習した表現の有用性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-22T11:00:27Z) - Cascaded deep monocular 3D human pose estimation with evolutionary
training data [76.3478675752847]
深層表現学習は単眼の3次元ポーズ推定において顕著な精度を達成した。
本稿では,大量のトレーニングデータに対してスケーラブルな新しいデータ拡張手法を提案する。
本手法は,先行知識に触発された階層的人体表現と合成に基づいて,未知の3次元人体骨格を合成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-14T03:09:52Z) - Deformation-aware Unpaired Image Translation for Pose Estimation on
Laboratory Animals [56.65062746564091]
我々は,神経回路が行動をどのようにオーケストレーションするかを研究するために,手動による監督を使わずに,神経科学モデル生物のポーズを捉えることを目的としている。
我々の重要な貢献は、未完成の画像翻訳フレームワークにおける外観、形状、ポーズの明示的で独立したモデリングである。
ショウジョウバエ(ハエ)、線虫(線虫)、ダニオ・レリオ(ゼブラフィッシュ)のポーズ推定精度の向上を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-23T15:34:11Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。