論文の概要: PeopleSansPeople: A Synthetic Data Generator for Human-Centric Computer
Vision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09290v1
- Date: Fri, 17 Dec 2021 02:33:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-20 13:19:36.617228
- Title: PeopleSansPeople: A Synthetic Data Generator for Human-Centric Computer
Vision
- Title（参考訳）: PeopleSansPeople:人間中心のコンピュータビジョンのための合成データジェネレータ
- Authors: Salehe Erfanian Ebadi, You-Cyuan Jhang, Alex Zook, Saurav Dhakad, Adam
Crespi, Pete Parisi, Steven Borkman, Jonathan Hogins, Sujoy Ganguly
- Abstract要約: 我々は人間中心の合成データ生成装置 PeopleSansPeople をリリースする。
シミュレーション可能な3Dアセット、パラメータ化照明とカメラシステム、および2Dおよび3Dバウンディングボックス、インスタンスとセマンティックセグメンテーション、COCOポーズラベルを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5694949627557846
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, person detection and human pose estimation have made great
strides, helped by large-scale labeled datasets. However, these datasets had no
guarantees or analysis of human activities, poses, or context diversity.
Additionally, privacy, legal, safety, and ethical concerns may limit the
ability to collect more human data. An emerging alternative to real-world data
that alleviates some of these issues is synthetic data. However, creation of
synthetic data generators is incredibly challenging and prevents researchers
from exploring their usefulness. Therefore, we release a human-centric
synthetic data generator PeopleSansPeople which contains simulation-ready 3D
human assets, a parameterized lighting and camera system, and generates 2D and
3D bounding box, instance and semantic segmentation, and COCO pose labels.
Using PeopleSansPeople, we performed benchmark synthetic data training using a
Detectron2 Keypoint R-CNN variant [1]. We found that pre-training a network
using synthetic data and fine-tuning on target real-world data (few-shot
transfer to limited subsets of COCO-person train [2]) resulted in a keypoint AP
of $60.37 \pm 0.48$ (COCO test-dev2017) outperforming models trained with the
same real data alone (keypoint AP of $55.80$) and pre-trained with ImageNet
(keypoint AP of $57.50$). This freely-available data generator should enable a
wide range of research into the emerging field of simulation to real transfer
learning in the critical area of human-centric computer vision.
- Abstract（参考訳）: 近年、人検出と人間のポーズ推定は、大規模ラベル付きデータセットによって大きく進歩している。
しかし、これらのデータセットには人間の活動、ポーズ、文脈の多様性の保証や分析はありませんでした。
さらに、プライバシー、法的、安全、倫理的な懸念は、より多くの人間データを収集する能力を制限する可能性がある。
現実のデータに代わる新たな選択肢として、合成データがある。
しかし、合成データジェネレータの作成は非常に困難であり、研究者がその有用性を探ることができない。
そこで我々は,シミュレーション可能な3次元人的資産,パラメタライズドライティングとカメラシステム,2Dおよび3Dバウンディングボックス,インスタンスとセマンティックセグメンテーション,COCOポーズラベルを含む,人間中心の合成データ生成装置PeopleSansPeopleをリリースした。
我々はpeoplesanspeopleを用いて detectionron2 keypoint r-cnn variant [1] を用いてベンチマーク合成データトレーニングを行った。
その結果, 合成データを用いてネットワークを事前トレーニングし, ターゲットの実世界データ(COCO-人列車[2]の限定サブセットへのショット転送)を微調整すると, キーポイントAPが60.37 \pm 0.48$ (COCO test-dev2017) となり, 同じ実データでトレーニングされたモデル(keypoint APが55.80$) とImageNet(keypoint APが57.50$) で事前トレーニングされたモデルよりも優れていた。
このフリーで利用可能なデータ生成装置は、人間中心のコンピュータビジョンの重要な領域において、シミュレーションの分野から実際の移動学習まで、幅広い研究を可能にする。
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