論文の概要: A Unified Framework for Domain Adaptive Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00172v1
• Date: Fri, 1 Apr 2022 02:47:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-04 13:53:24.119437
• Title: A Unified Framework for Domain Adaptive Pose Estimation
• Title（参考訳）: ドメイン適応型Pose推定のための統一フレームワーク
• Authors: Donghyun Kim, Kaihong Wang, Kate Saenko, Margrit Betke, Stan Sclaroff
• Abstract要約: 本稿では,ドメイン適応型ポーズ推定問題によく対応できる統一フレームワークを提案する。 提案手法は,ヒトのポーズ推定における既存のベースラインを最大4.5ポイント(pp),手ポーズ推定を最大7.4pp,動物ポーズ推定を最大4.8pp,羊3.3ppで上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.54942818742
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While pose estimation is an important computer vision task, it requires expensive annotation and suffers from domain shift. In this paper, we investigate the problem of domain adaptive 2D pose estimation that transfers knowledge learned on a synthetic source domain to a target domain without supervision. While several domain adaptive pose estimation models have been proposed recently, they are not generic but only focus on either human pose or animal pose estimation, and thus their effectiveness is somewhat limited to specific scenarios. In this work, we propose a unified framework that generalizes well on various domain adaptive pose estimation problems. We propose to align representations using both input-level and output-level cues (pixels and pose labels, respectively), which facilitates the knowledge transfer from the source domain to the unlabeled target domain. Our experiments show that our method achieves state-of-the-art performance under various domain shifts. Our method outperforms existing baselines on human pose estimation by up to 4.5 percent points (pp), hand pose estimation by up to 7.4 pp, and animal pose estimation by up to 4.8 pp for dogs and 3.3 pp for sheep. These results suggest that our method is able to mitigate domain shift on diverse tasks and even unseen domains and objects (e.g., trained on horse and tested on dog).
• Abstract（参考訳）: ポーズ推定は重要なコンピュータビジョンタスクであるが、高価なアノテーションが必要であり、ドメインシフトに苦しむ。 本稿では,合成音源領域から学習した知識を,教師なしの目的領域に転送するドメイン適応型2Dポーズ推定の問題について検討する。 最近、いくつかのドメイン適応ポーズ推定モデルが提案されているが、それは一般的なものではなく、人間のポーズまたは動物のポーズ推定にのみ焦点を当てている。 本稿では,様々な領域適応ポーズ推定問題に対してよく一般化した統一フレームワークを提案する。 本稿では,入力レベルと出力レベルの手がかり(ピクセルとポーズラベル)の両方を用いて表現を調整し,ソースドメインからラベルなしのターゲットドメインへの知識伝達を容易にすることを提案する。 実験の結果,本手法は様々なドメインシフト下での最先端性能を実現する。 提案手法は,最大4.5ポイント (pp), 手のポーズ推定を7.4pp, 動物のポーズ推定を最大4.8pp, ヒツジを3.3ppと, 既存のヒトのポーズ推定基準を上回った。 これらの結果から,本手法は様々なタスクや未認識のドメインやオブジェクト(例えば馬で訓練され,犬でテストされたり)に対するドメインシフトを軽減できることが示唆された。

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