論文の概要: Higher-Order Implicit Fairing Networks for 3D Human Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00950v1
• Date: Mon, 1 Nov 2021 13:48:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-02 16:30:33.568205
• Title: Higher-Order Implicit Fairing Networks for 3D Human Pose Estimation
• Title（参考訳）: 3次元人文推定のための高次インプシシトフェアリングネットワーク
• Authors: Jianning Quan and A. Ben Hamza
• Abstract要約: 2次元から3次元のポーズ推定のための初期残差接続を持つ高階グラフ畳み込みフレームワークを提案する。 我々のモデルは、体節間の長距離依存関係を捉えることができる。 2つの標準ベンチマークで行った実験と改善研究は、我々のモデルの有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1501261942096426
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Estimating a 3D human pose has proven to be a challenging task, primarily because of the complexity of the human body joints, occlusions, and variability in lighting conditions. In this paper, we introduce a higher-order graph convolutional framework with initial residual connections for 2D-to-3D pose estimation. Using multi-hop neighborhoods for node feature aggregation, our model is able to capture the long-range dependencies between body joints. Moreover, our approach leverages residual connections, which are integrated by design in our network architecture, ensuring that the learned feature representations retain important information from the initial features of the input layer as the network depth increases. Experiments and ablations studies conducted on two standard benchmarks demonstrate the effectiveness of our model, achieving superior performance over strong baseline methods for 3D human pose estimation.
• Abstract（参考訳）: 人間の3Dポーズを推定することは、主に人体の関節の複雑さ、閉塞、照明条件の変動など、難しい課題であることが証明されている。 本稿では,2次元から3次元のポーズ推定のための初期残差接続を持つ高次グラフ畳み込みフレームワークを提案する。 ノード特徴の集約にマルチホップ近傍を用いることにより,体節間の長距離依存性を捉えることができる。 さらに,ネットワークアーキテクチャにおいて設計により統合された残差接続を活用し,ネットワーク深度が増大するにつれて,学習した特徴表現が入力層の初期特徴から重要な情報を保持することを保証する。 2つの標準ベンチマークで行った実験と改善研究は、我々のモデルの有効性を示し、3次元ポーズ推定のための強力なベースライン法よりも優れた性能を実現した。

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