論文の概要: Aligning Silhouette Topology for Self-Adaptive 3D Human Pose Recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01276v1
• Date: Mon, 4 Apr 2022 06:58:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-05 13:07:20.711627
• Title: Aligning Silhouette Topology for Self-Adaptive 3D Human Pose Recovery
• Title（参考訳）: 自己適応型3次元姿勢復元のためのシルエットトポロジーの調整
• Authors: Mugalodi Rakesh, Jogendra Nath Kundu, Varun Jampani, R. Venkatesh Babu
• Abstract要約: アーティキュレーション中心の2D/3Dポーズ監視は、既存の多くの人間のポーズ推定技術においてコアトレーニング目標を形成する。 本稿では,ソース学習モデルベース回帰器を適応させるために,シルエット監視のみに依存する新しいフレームワークを提案する。 我々は、トポロジカル・スケルトン表現を生シルエットから切り離すために、一連の畳み込みに優しい空間変換を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.66865453410958
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Articulation-centric 2D/3D pose supervision forms the core training objective in most existing 3D human pose estimation techniques. Except for synthetic source environments, acquiring such rich supervision for each real target domain at deployment is highly inconvenient. However, we realize that standard foreground silhouette estimation techniques (on static camera feeds) remain unaffected by domain-shifts. Motivated by this, we propose a novel target adaptation framework that relies only on silhouette supervision to adapt a source-trained model-based regressor. However, in the absence of any auxiliary cue (multi-view, depth, or 2D pose), an isolated silhouette loss fails to provide a reliable pose-specific gradient and requires to be employed in tandem with a topology-centric loss. To this end, we develop a series of convolution-friendly spatial transformations in order to disentangle a topological-skeleton representation from the raw silhouette. Such a design paves the way to devise a Chamfer-inspired spatial topological-alignment loss via distance field computation, while effectively avoiding any gradient hindering spatial-to-pointset mapping. Experimental results demonstrate our superiority against prior-arts in self-adapting a source trained model to diverse unlabeled target domains, such as a) in-the-wild datasets, b) low-resolution image domains, and c) adversarially perturbed image domains (via UAP).
• Abstract（参考訳）: アーティキュレーション中心の2D/3Dポーズ監視は、既存の多くの人間のポーズ推定技術においてコアトレーニング目標を形成する。 合成ソース環境を除くと、デプロイ時に実際のターゲットドメインごとにそのようなリッチな監督を取得することは、非常に不便である。 しかし,地上の標準シルエット推定技術(静止カメラフィード)はドメインシフトの影響を受けないままである。 そこで本研究では,ソース学習モデルベース回帰器を適応させるために,シルエット監視のみに依存する新たなターゲット適応フレームワークを提案する。 しかしながら、補助的なキュー(マルチビュー、ディープ、または2Dポーズ)がなければ、孤立したシルエットの損失は、信頼できるポーズ特異的な勾配を与えず、トポロジー中心の損失を伴うタンデムで使用される必要がある。 この目的のために, トポロジカルスケルトン表現を生シルエットから切り離すために, 一連の畳み込み型空間変換を開発する。 このような設計は、空間-点間マッピングを妨げる勾配を効果的に回避しつつ、チャムファーにインスパイアされた距離場計算による空間的配向損失を考案する道を開く。 実験結果から,自己適応型ソーストレーニングモデルにおける先行技術に対する優位性を示す。 a) the-the-wild データセット b)低解像度画像領域、及び c) (UAPを介して)逆向きに摂動した画像領域

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