論文の概要: Single Person Pose Estimation: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10056v1
• Date: Tue, 21 Sep 2021 09:53:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-22 21:09:29.953893
• Title: Single Person Pose Estimation: A Survey
• Title（参考訳）: 一人当たりのポーズ推定:調査
• Authors: Feng Zhang, Xiatian Zhu, and Chen Wang
• Abstract要約: 制約のない画像やビデオにおける人間のポーズ推定は、基本的なコンピュータビジョンタスクである。 本稿では, 人間の代表的ポーズ法を構造化分類法で要約し, 特に深層学習モデルと一対一のイメージ設定に着目した。 我々は、データ拡張、モデルアーキテクチャ、バックボーンを含む典型的な人間のポーズ推定パイプラインのすべてのコンポーネントを調べ、調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.144269986277365
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Human pose estimation in unconstrained images and videos is a fundamental computer vision task. To illustrate the evolutionary path in technique, in this survey we summarize representative human pose methods in a structured taxonomy, with a particular focus on deep learning models and single-person image setting. Specifically, we examine and survey all the components of a typical human pose estimation pipeline, including data augmentation, model architecture and backbone, supervision representation, post-processing, standard datasets, evaluation metrics. To envisage the future directions, we finally discuss the key unsolved problems and potential trends for human pose estimation.
• Abstract（参考訳）: 制約のない画像やビデオにおける人間のポーズ推定は、基本的なコンピュータビジョンタスクである。 この技術の進化的経路を説明するため,本研究では,構造化分類学において代表的人間のポーズ法を要約し,深層学習モデルと一人称画像設定に焦点をあてた。 具体的には、データ強化、モデルアーキテクチャとバックボーン、監督表現、後処理、標準データセット、評価指標を含む、典型的な人間のポーズ推定パイプラインのすべてのコンポーネントを調べ、調査する。 今後の方向性を考察するため,人間のポーズ推定の鍵となる未解決問題と潜在的な傾向について論じる。

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