論文の概要: Distribution-Aware Single-Stage Models for Multi-Person 3D Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07697v1
• Date: Tue, 15 Mar 2022 07:30:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-16 14:50:25.067319
• Title: Distribution-Aware Single-Stage Models for Multi-Person 3D Pose Estimation
• Title（参考訳）: 多人数3次元ポーズ推定のための分布認識型単段モデル
• Authors: Zitian Wang, Xuecheng Nie, Xiaochao Qu, Yunpeng Chen, Si Liu
• Abstract要約: 本稿では,多人数の3Dポーズ推定問題に対処する新しいDASモデルを提案する。 提案するDASモデルでは,3次元カメラ空間における人物位置と人体関節をワンパスで同時に位置決めする。 CMU Panoptic と MuPoTS-3D のベンチマークに関する総合的な実験は、提案したDASモデルの優れた効率を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.430404703883084
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a novel Distribution-Aware Single-stage (DAS) model for tackling the challenging multi-person 3D pose estimation problem. Different from existing top-down and bottom-up methods, the proposed DAS model simultaneously localizes person positions and their corresponding body joints in the 3D camera space in a one-pass manner. This leads to a simplified pipeline with enhanced efficiency. In addition, DAS learns the true distribution of body joints for the regression of their positions, rather than making a simple Laplacian or Gaussian assumption as previous works. This provides valuable priors for model prediction and thus boosts the regression-based scheme to achieve competitive performance with volumetric-base ones. Moreover, DAS exploits a recursive update strategy for progressively approaching to regression target, alleviating the optimization difficulty and further lifting the regression performance. DAS is implemented with a fully Convolutional Neural Network and end-to-end learnable. Comprehensive experiments on benchmarks CMU Panoptic and MuPoTS-3D demonstrate the superior efficiency of the proposed DAS model, specifically 1.5x speedup over previous best model, and its stat-of-the-art accuracy for multi-person 3D pose estimation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多人数3次元ポーズ推定問題に取り組むための分散認識単段モデルを提案する。 既存のトップダウン法とボトムアップ法と異なり,提案したDASモデルは1パス方式で3Dカメラ空間内の人物位置と対応する身体関節を同時にローカライズする。 これにより、効率が向上した単純化されたパイプラインが実現される。 さらにdasは、以前の作品のように単純なラプラシアンやガウス的な仮定をするのではなく、それらの位置の回帰のための身体関節の真の分布を学ぶ。 これにより、モデル予測に価値ある優先順位が与えられ、ボリュームベースの予測と競合するパフォーマンスを達成するために回帰ベースのスキームが促進される。 さらに、DASは回帰目標に徐々に近づき、最適化の難しさを軽減し、回帰性能をさらに高める再帰的な更新戦略を利用する。 DASは完全な畳み込みニューラルネットワークで実装され、エンドツーエンドで学習可能である。 CMU Panoptic と MuPoTS-3D のベンチマーク実験は、提案したDASモデルのより優れた効率、特に以前のベストモデルよりも1.5倍の高速化、そして多人数の3Dポーズ推定における最先端の精度を示す。

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