論文の概要: DeciWatch: A Simple Baseline for 10x Efficient 2D and 3D Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08713v1
• Date: Wed, 16 Mar 2022 16:03:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-17 17:23:47.323196
• Title: DeciWatch: A Simple Baseline for 10x Efficient 2D and 3D Pose Estimation
• Title（参考訳）: DeciWatch: 10倍効率の2Dと3Dポス推定のためのシンプルなベースライン
• Authors: Ailing Zeng, Xuan Ju, Lei Yang, Ruiyuan Gao, Xizhou Zhu, Bo Dai, Qiang Xu
• Abstract要約: DeciWatchはビデオベースの2D/3D人間のポーズ推定のためのフレームワークである。 パフォーマンスを低下させることなく、既存の作業の10倍の効率向上を達成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.06505882939195
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes a simple baseline framework for video-based 2D/3D human pose estimation that can achieve 10 times efficiency improvement over existing works without any performance degradation, named DeciWatch. Unlike current solutions that estimate each frame in a video, DeciWatch introduces a simple yet effective sample-denoise-recover framework that only watches sparsely sampled frames, taking advantage of the continuity of human motions and the lightweight pose representation. Specifically, DeciWatch uniformly samples less than 10% video frames for detailed estimation, denoises the estimated 2D/3D poses with an efficient Transformer architecture, and then accurately recovers the rest of the frames using another Transformer-based network. Comprehensive experimental results on three video-based human pose estimation and body mesh recovery tasks with four datasets validate the efficiency and effectiveness of DeciWatch.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,既存の作業の10倍の効率向上を実現するための,映像ベースの2d/3d人物ポーズ推定のためのシンプルなベースラインフレームワークであるdeciwatchを提案する。 ビデオの各フレームを推定する現在のソリューションとは異なり、DeciWatchでは、人間の動きの連続性と軽量ポーズ表現を生かして、わずかにサンプリングされたフレームだけを監視できる、シンプルで効果的なサンプルデノア・リカバリフレームワークを導入している。 具体的には、deciwatchは、詳細な推定のために10%以下のビデオフレームを均一にサンプリングし、推定された2d/3dポーズを効率的なトランスフォーマーアーキテクチャでデノベーションし、残りのフレームを別のトランスフォーマーベースのネットワークで正確に復元する。 deciwatchの効率と有効性を検証する4つのデータセットを用いた3つのビデオベースのポーズ推定とボディメッシュリカバリタスクに関する総合実験結果

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