論文の概要: ElePose: Unsupervised 3D Human Pose Estimation by Predicting Camera Elevation and Learning Normalizing Flows on 2D Poses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07088v1
• Date: Tue, 14 Dec 2021 01:12:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-15 16:06:29.186805
• Title: ElePose: Unsupervised 3D Human Pose Estimation by Predicting Camera Elevation and Learning Normalizing Flows on 2D Poses
• Title（参考訳）: ElePose: カメラの上昇予測による教師なし3次元姿勢推定と2次元姿勢の正規化学習
• Authors: Bastian Wandt, James J. Little, Helge Rhodin
• Abstract要約: 本研究では、1つの画像から3次元人間のポーズを予測することを学ぶ教師なしのアプローチを提案する。 ランダムなプロジェクションに最も近い3次元ポーズを推定し、2次元ポーズの正規化フローを用いて推定する。 我々は,Human3.6M と MPI-INF-3DHP のベンチマークデータセット上で,最先端の教師なしポーズ推定手法を多くの指標で上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.554957518485324
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human pose estimation from single images is a challenging problem that is typically solved by supervised learning. Unfortunately, labeled training data does not yet exist for many human activities since 3D annotation requires dedicated motion capture systems. Therefore, we propose an unsupervised approach that learns to predict a 3D human pose from a single image while only being trained with 2D pose data, which can be crowd-sourced and is already widely available. To this end, we estimate the 3D pose that is most likely over random projections, with the likelihood estimated using normalizing flows on 2D poses. While previous work requires strong priors on camera rotations in the training data set, we learn the distribution of camera angles which significantly improves the performance. Another part of our contribution is to stabilize training with normalizing flows on high-dimensional 3D pose data by first projecting the 2D poses to a linear subspace. We outperform the state-of-the-art unsupervised human pose estimation methods on the benchmark datasets Human3.6M and MPI-INF-3DHP in many metrics.
• Abstract（参考訳）: 単一画像からの人間のポーズ推定は、教師付き学習によって通常解決される困難な問題である。 残念ながら、3Dアノテーションには専用のモーションキャプチャシステムが必要であるため、ラベル付きトレーニングデータはまだ多くの人間の活動には存在していない。 そこで本研究では,クラウドソーシング可能な2次元ポーズデータのみをトレーニングしながら,単一の画像から3次元人間のポーズを予測するための教師なしアプローチを提案する。 この目的のために,2次元ポーズの正規化フローを用いて,ランダムなプロジェクションよりも最も高い確率で3次元ポーズを推定する。 トレーニングデータセットでは,カメラの回転に強い先行性を必要とするが,カメラアングルの分布を学習し,性能を著しく向上させる。 もうひとつの貢献は,2次元ポーズを線形部分空間に投影することにより,高次元3次元ポーズデータの正規化によるトレーニングを安定化することである。 我々は,Human3.6M と MPI-INF-3DHP のベンチマークデータセット上で,最先端の教師なしポーズ推定手法を多くの指標で上回っている。

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