論文の概要: AdaptPose: Cross-Dataset Adaptation for 3D Human Pose Estimation by Learnable Motion Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11593v1
• Date: Wed, 22 Dec 2021 00:27:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-23 23:07:25.707334
• Title: AdaptPose: Cross-Dataset Adaptation for 3D Human Pose Estimation by Learnable Motion Generation
• Title（参考訳）: AdaptPose:学習可能なモーション生成による3次元人物姿勢推定のためのクロスデータセット適応
• Authors: Mohsen Gholami, Bastian Wandt, Helge Rhodin, Rabab Ward, and Z. Jane Wang
• Abstract要約: トレーニング済みの3Dポーズ推定器を新しいデータセットでテストすると、大きなパフォーマンス低下が発生する。 本稿では、ソースデータセットから合成された3次元人間の動きを生成するエンドツーエンドフレームワークであるAdaptPoseを提案する。 提案手法は, 部分的な3Dアノテーションを用いた半教師あり学習法を16%, クロスデータセット評価において14%, 従来の半教師あり学習法よりも16%優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.009674750548303
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper addresses the problem of cross-dataset generalization of 3D human pose estimation models. Testing a pre-trained 3D pose estimator on a new dataset results in a major performance drop. Previous methods have mainly addressed this problem by improving the diversity of the training data. We argue that diversity alone is not sufficient and that the characteristics of the training data need to be adapted to those of the new dataset such as camera viewpoint, position, human actions, and body size. To this end, we propose AdaptPose, an end-to-end framework that generates synthetic 3D human motions from a source dataset and uses them to fine-tune a 3D pose estimator. AdaptPose follows an adversarial training scheme. From a source 3D pose the generator generates a sequence of 3D poses and a camera orientation that is used to project the generated poses to a novel view. Without any 3D labels or camera information AdaptPose successfully learns to create synthetic 3D poses from the target dataset while only being trained on 2D poses. In experiments on the Human3.6M, MPI-INF-3DHP, 3DPW, and Ski-Pose datasets our method outperforms previous work in cross-dataset evaluations by 14% and previous semi-supervised learning methods that use partial 3D annotations by 16%.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元ポーズ推定モデルのデータセット間一般化の問題に対処する。 トレーニング済みの3Dポーズ推定器を新しいデータセットでテストすると、大きなパフォーマンス低下が発生する。 従来はトレーニングデータの多様性を向上させることでこの問題に対処してきた。 我々は、多様性だけでは不十分であり、トレーニングデータの特徴は、カメラの視点、位置、人間の行動、体の大きさなどの新しいデータセットに適応する必要があると主張している。 この目的のために、ソースデータセットから合成された3D人間の動きを生成し、3Dポーズ推定器を微調整する、エンドツーエンドのフレームワークAdaptPoseを提案する。 AdaptPoseは敵のトレーニングスキームに従う。 ソース3Dポーズからジェネレータは、3Dポーズのシーケンスと、生成されたポーズを新しいビューに投影するために使用されるカメラ向きを生成する。 AdaptPoseは、ターゲットデータセットから合成された3Dポーズを作成するのに成功し、2Dポーズでのみ訓練される。 Human3.6M, MPI-INF-3DHP, 3DPW, Ski-Poseを用いた実験では, 部分的な3Dアノテーションを用いた従来の半教師あり学習手法よりも16%向上した。

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