論文の概要: Benchmarking and Analyzing 3D Human Pose and Shape Estimation Beyond Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10529v1
• Date: Wed, 21 Sep 2022 17:39:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 16:44:32.447040
• Title: Benchmarking and Analyzing 3D Human Pose and Shape Estimation Beyond Algorithms
• Title（参考訳）: アルゴリズムを越えた3次元人文と形状推定のベンチマークと解析
• Authors: Hui En Pang, Zhongang Cai, Lei Yang, Tianwei Zhang and Ziwei Liu
• Abstract要約: この研究は、アルゴリズム以外の3つの未探索視点からの最初の総合的なベンチマーク研究を示す。 31のデータセットの分析では、データサンプルの異なる影響が明らかになっている。 比較的単純なモデルで3DPWテストセットで47.3mmのPA-MPJPEを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.2529724533643
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 3D human pose and shape estimation (a.k.a. "human mesh recovery") has achieved substantial progress. Researchers mainly focus on the development of novel algorithms, while less attention has been paid to other critical factors involved. This could lead to less optimal baselines, hindering the fair and faithful evaluations of newly designed methodologies. To address this problem, this work presents the first comprehensive benchmarking study from three under-explored perspectives beyond algorithms. 1) Datasets. An analysis on 31 datasets reveals the distinct impacts of data samples: datasets featuring critical attributes (i.e. diverse poses, shapes, camera characteristics, backbone features) are more effective. Strategical selection and combination of high-quality datasets can yield a significant boost to the model performance. 2) Backbones. Experiments with 10 backbones, ranging from CNNs to transformers, show the knowledge learnt from a proximity task is readily transferable to human mesh recovery. 3) Training strategies. Proper augmentation techniques and loss designs are crucial. With the above findings, we achieve a PA-MPJPE of 47.3 mm on the 3DPW test set with a relatively simple model. More importantly, we provide strong baselines for fair comparisons of algorithms, and recommendations for building effective training configurations in the future. Codebase is available at http://github.com/smplbody/hmr-benchmarks
• Abstract（参考訳）: 3次元の人間のポーズと形状の推定(すなわち「人間のメッシュ回復」)は大きな進歩を遂げた。 研究者は主に新しいアルゴリズムの開発に焦点を当てているが、他の重要な要因には注意が払われていない。 これにより、最適化基準が低くなり、新しく設計された方法論の公正で忠実な評価が妨げられる可能性がある。 この問題に対処するため,本研究では,アルゴリズム以外の3つの未熟な視点から,初めて包括的なベンチマーク研究を行う。 1)データセット。 重要な属性(多彩なポーズ、形状、カメラの特徴、バックボーンの特徴など)を特徴とするデータセットの方が効果的である。 高品質なデータセットの戦略的選択と組み合わせは、モデルパフォーマンスを著しく向上させる可能性がある。 2)バックボーン。 CNNからトランスフォーマーまで10のバックボーンを用いた実験は、近接タスクから学んだ知識が容易に人間のメッシュリカバリに転送可能であることを示している。 3)訓練戦略 適切な拡張技術と損失設計が不可欠である。 以上の結果から,比較的簡易なモデルで3DPWテストセットで47.3mmのPA-MPJPEを得ることができた。 さらに重要なことは、アルゴリズムの公正な比較のための強力なベースラインと、将来効果的なトレーニング構成を構築するための推奨を提供します。 Codebaseはhttp://github.com/smplbody/hmr-benchmarksで入手できる。

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