論文の概要: Stochastic Modeling for Learnable Human Pose Triangulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00280v1
• Date: Fri, 1 Oct 2021 09:26:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-04 14:35:17.258392
• Title: Stochastic Modeling for Learnable Human Pose Triangulation
• Title（参考訳）: 学習可能なポーズ三角測量のための確率的モデリング
• Authors: Kristijan Bartol, David Bojani\'c, Tomislav Petkovi\'c, Tomislav Pribani\'c
• Abstract要約: 本研究では,3次元ポーズ三角測量のためのモデリングフレームワークを提案し,その性能を異なるデータセットと空間カメラアレンジメントで評価する。 提案したポーズ三角測量モデルは、異なるカメラアレンジメントと2つの公開データセット間の一般化に成功している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7646713951724009
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a stochastic modeling framework for 3D human pose triangulation and evaluate its performance across different datasets and spatial camera arrangements. The common approach to 3D pose estimation is to first detect 2D keypoints in images and then apply the triangulation from multiple views. However, the majority of existing triangulation models are limited to a single dataset, i.e. camera arrangement and their number. Moreover, they require known camera parameters. The proposed stochastic pose triangulation model successfully generalizes to different camera arrangements and between two public datasets. In each step, we generate a set of 3D pose hypotheses obtained by triangulation from a random subset of views. The hypotheses are evaluated by a neural network and the expectation of the triangulation error is minimized. The key novelty is that the network learns to evaluate the poses without taking into account the spatial camera arrangement, thus improving generalization. Additionally, we demonstrate that the proposed stochastic framework can also be used for fundamental matrix estimation, showing promising results towards relative camera pose estimation from noisy keypoint correspondences.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,3次元ポーズ三角測量のための確率的モデリングフレームワークを提案し,その性能を異なるデータセットと空間カメラアレンジメントで評価する。 3Dポーズ推定の一般的なアプローチは、まず画像中の2Dキーポイントを検出し、次に複数のビューから三角測量を適用することである。 しかし、既存の三角測量モデルのほとんどは単一のデータセット、すなわちカメラ配置とその数に限られている。 さらに、既知のカメラパラメータが必要である。 提案する確率的ポーズ三角測量モデルは,異なるカメラ配置と2つの公開データセット間をうまく一般化する。 各ステップにおいて、ランダムなビューのサブセットから三角法により得られる3次元ポーズ仮説のセットを生成する。 仮説をニューラルネットワークで評価し、三角測量誤差の期待を最小化する。 重要な特徴は、ネットワークが空間カメラ配置を考慮せずにポーズを評価することを学び、一般化を改善することである。 さらに,提案手法を基本行列推定に応用し,ノイズのあるキーポイント対応による相対カメラポーズ推定に有望な結果が得られることを示す。

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