論文の概要: A survey of top-down approaches for human pose estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02656v1
• Date: Sat, 5 Feb 2022 23:27:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-08 13:41:17.408521
• Title: A survey of top-down approaches for human pose estimation
• Title（参考訳）: 人間のポーズ推定のためのトップダウンアプローチの検討
• Authors: Thong Duy Nguyen, Milan Kresovic
• Abstract要約: Deep Learningで実装された最先端の手法は、人間のポーズ推定の分野で顕著な成果をもたらした。 本稿では,人々のポーズを認識するための深層学習手法に基づく2次元画像の広範なレビューを新参者に提供することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Human pose estimation in two-dimensional images videos has been a hot topic in the computer vision problem recently due to its vast benefits and potential applications for improving human life, such as behaviors recognition, motion capture and augmented reality, training robots, and movement tracking. Many state-of-the-art methods implemented with Deep Learning have addressed several challenges and brought tremendous remarkable results in the field of human pose estimation. Approaches are classified into two kinds: the two-step framework (top-down approach) and the part-based framework (bottom-up approach). While the two-step framework first incorporates a person detector and then estimates the pose within each box independently, detecting all body parts in the image and associating parts belonging to distinct persons is conducted in the part-based framework. This paper aims to provide newcomers with an extensive review of deep learning methods-based 2D images for recognizing the pose of people, which only focuses on top-down approaches since 2016. The discussion through this paper presents significant detectors and estimators depending on mathematical background, the challenges and limitations, benchmark datasets, evaluation metrics, and comparison between methods.
• Abstract（参考訳）: 2次元画像における人間のポーズ推定は、行動認識、モーションキャプチャーと拡張現実、トレーニングロボット、運動追跡など、人間の生活を改善するための膨大な利点と潜在的な応用のために、コンピュータビジョン問題において近年ホットな話題となっている。 Deep Learningで実装された最先端の多くの手法は、いくつかの課題に対処し、人間のポーズ推定の分野で驚くべき結果をもたらした。 アプローチは2段階のフレームワーク(トップダウンのアプローチ)と部分ベースのフレームワーク(ボットトムアップのアプローチ)に分類される。 2段階のフレームワークは、まず、人物検出器を組み込んで、各ボックス内のポーズを独立に推定するが、画像中のすべてのボディ部分を検出し、個別の人物に属する部品を関連づける。 本稿は,2016年以降,トップダウンアプローチのみに着目した,深層学習手法に基づく2次元画像の認識に関する広範なレビューを新参者に提供することを目的とする。 本稿では, 数学的背景, 課題と限界, ベンチマークデータセット, 評価指標, 方法の比較に依存する重要な検出器と推定器について述べる。

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