論文の概要: Graph-Based 3D Multi-Person Pose Estimation Using Multi-View Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05885v1
• Date: Mon, 13 Sep 2021 11:44:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-15 00:39:47.199521
• Title: Graph-Based 3D Multi-Person Pose Estimation Using Multi-View Images
• Title（参考訳）: マルチビュー画像を用いたグラフベース3次元マルチパーソンポーズ推定
• Authors: Size Wu, Sheng Jin, Wentao Liu, Lei Bai, Chen Qian, Dong Liu, Wanli Ouyang
• Abstract要約: 我々は,タスクを2つの段階,すなわち人物のローカライゼーションとポーズ推定に分解する。 また,効率的なメッセージパッシングのための3つのタスク固有グラフニューラルネットワークを提案する。 提案手法は,CMU Panoptic と Shelf のデータセット上での最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.70127290464514
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper studies the task of estimating the 3D human poses of multiple persons from multiple calibrated camera views. Following the top-down paradigm, we decompose the task into two stages, i.e. person localization and pose estimation. Both stages are processed in coarse-to-fine manners. And we propose three task-specific graph neural networks for effective message passing. For 3D person localization, we first use Multi-view Matching Graph Module (MMG) to learn the cross-view association and recover coarse human proposals. The Center Refinement Graph Module (CRG) further refines the results via flexible point-based prediction. For 3D pose estimation, the Pose Regression Graph Module (PRG) learns both the multi-view geometry and structural relations between human joints. Our approach achieves state-of-the-art performance on CMU Panoptic and Shelf datasets with significantly lower computation complexity.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数のキャリブレーションカメラから複数の人物の3次元ポーズを推定する作業について検討する。 トップダウンのパラダイムに従って、タスクを2つのステージ、すなわち人物のローカライゼーションとポーズ推定に分解する。 どちらの段階も粗い方法で処理される。 また,効果的なメッセージパッシングのためのタスク固有グラフニューラルネットワークを3つ提案する。 3次元パーソナライズのために、まず、マルチビューマッチンググラフモジュール(mmg)を使用して、クロスビューアソシエーションを学び、粗い人間の提案を回収する。 センターリファインメントグラフモジュール(crg)は、フレキシブルなポイントベースの予測によって結果をさらに洗練する。 3次元ポーズ推定のために、Pose Regression Graph Module (PRG)は、多視点形状と人間の関節の構造的関係の両方を学ぶ。 提案手法はCMU Panoptic と Shelf のデータセットに対して,計算処理の複雑さを大幅に低減した最先端性能を実現する。

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