論文の概要: Ray3D: ray-based 3D human pose estimation for monocular absolute 3D localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11471v1
• Date: Tue, 22 Mar 2022 05:42:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-23 13:55:39.877634
• Title: Ray3D: ray-based 3D human pose estimation for monocular absolute 3D localization
• Title（参考訳）: ray3d: 単眼的絶対3次元位置推定のためのレイベース3次元人物ポーズ推定
• Authors: Yu Zhan, Fenghai Li, Renliang Weng, Wongun Choi
• Abstract要約: キャリブレーションカメラを用いた一眼レフ3D(Ray3D)絶対姿勢推定法を提案する。 我々の手法は既存の最先端モデルよりも大幅に優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5379706873065917
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel monocular ray-based 3D (Ray3D) absolute human pose estimation with calibrated camera. Accurate and generalizable absolute 3D human pose estimation from monocular 2D pose input is an ill-posed problem. To address this challenge, we convert the input from pixel space to 3D normalized rays. This conversion makes our approach robust to camera intrinsic parameter changes. To deal with the in-the-wild camera extrinsic parameter variations, Ray3D explicitly takes the camera extrinsic parameters as an input and jointly models the distribution between the 3D pose rays and camera extrinsic parameters. This novel network design is the key to the outstanding generalizability of Ray3D approach. To have a comprehensive understanding of how the camera intrinsic and extrinsic parameter variations affect the accuracy of absolute 3D key-point localization, we conduct in-depth systematic experiments on three single person 3D benchmarks as well as one synthetic benchmark. These experiments demonstrate that our method significantly outperforms existing state-of-the-art models. Our code and the synthetic dataset are available at https://github.com/YxZhxn/Ray3D .
• Abstract（参考訳）: 本稿では,キャリブレーションカメラを用いた,新しい単眼線ベース3d (ray3d) 絶対人間のポーズ推定法を提案する。 単眼2次元ポーズ入力からの高精度で一般化可能な絶対3次元ポーズ推定は不適切な問題である。 この課題に対処するために、入力をピクセル空間から3d正規化線に変換する。 この変換は、カメラ固有のパラメータの変更に対して、我々のアプローチを堅牢にする。 カメラ外在パラメータのバリエーションに対処するため、Ray3Dはカメラ外在パラメータを入力として用いて、3Dポーズ線とカメラ外在パラメータの分布を共同でモデル化する。 この新しいネットワーク設計は、Ray3Dアプローチの卓越した一般化の鍵となる。 カメラ内外パラメータ変動が絶対3次元キーポイント位置決めの精度に与える影響を包括的に理解するために,3人の個人3次元ベンチマークと1つの合成ベンチマークについて詳細な系統的実験を行った。 これらの実験により,本手法が既存の最先端モデルを大きく上回ることを示した。 私たちのコードと合成データセットは、https://github.com/yxzhxn/ray3dで利用可能です。

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