論文の概要: MetaPose: Fast 3D Pose from Multiple Views without 3D Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04869v1
• Date: Tue, 10 Aug 2021 18:39:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-12 21:45:37.042019
• Title: MetaPose: Fast 3D Pose from Multiple Views without 3D Supervision
• Title（参考訳）: MetaPose:3Dスーパービジョンなしで複数のビューから高速な3D画像
• Authors: Ben Usman, Andrea Tagliasacchi, Kate Saenko, Avneesh Sud
• Abstract要約: 正確な3Dポーズとカメラ推定が可能なニューラルモデルをトレーニングする方法を示す。 本手法は,古典的バンドル調整と弱教師付き単分子3Dベースラインの両方に優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.5863451123577
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, huge strides were made in monocular and multi-view pose estimation with known camera parameters, whereas pose estimation from multiple cameras with unknown positions and orientations received much less attention. In this paper, we show how to train a neural model that can perform accurate 3D pose and camera estimation, takes into account joint location uncertainty due occlusion from multiple views, and requires only 2D keypoint data for training. Our method outperforms both classical bundle adjustment and weakly-supervised monocular 3D baselines on the well-established Human3.6M dataset, as well as the more challenging in-the-wild Ski-Pose PTZ dataset with moving cameras. We provide an extensive ablation study separating the error due to the camera model, number of cameras, initialization, and image-space joint localization from the additional error introduced by our model.
• Abstract（参考訳）: 近年, カメラパラメータによる単眼・多視点ポーズ推定では, 位置や方向が不明な複数のカメラからのポーズ推定がはるかに少ない傾向がみられた。 本稿では,正確な3次元ポーズとカメラ推定を行い,複数視点からの咬合による関節位置の不確かさを考慮し,トレーニングに2次元キーポイントデータのみを必要とするニューラルモデルの訓練方法について述べる。 本手法は,確立されたhuman3.6mデータセット上で,従来のバンドル調整と弱い教師付き単眼的3dベースラインと,移動カメラを用いたスキー場ptzデータセットを上回っている。 本稿では, カメラモデル, カメラ数, 初期化, 画像空間のジョイントローカライゼーションによる誤差を, 付加誤差から分離する広範囲なアブレーション研究について述べる。

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