論文の概要: PoseScript: Linking 3D Human Poses and Natural Language
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11795v2
- Date: Fri, 19 Jan 2024 14:08:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-22 19:37:56.515395
- Title: PoseScript: Linking 3D Human Poses and Natural Language
- Title（参考訳）: PoseScript: 3Dの人間と自然言語のリンク
- Authors: Ginger Delmas, Philippe Weinzaepfel, Thomas Lucas, Francesc
Moreno-Noguer, Gr\'egory Rogez
- Abstract要約: このデータセットは、6万以上の人間のポーズとリッチな人間アノテーションによる記述をペアリングする。
データセットのサイズを、データハングリー学習アルゴリズムと互換性のあるスケールに拡大するために、精巧なキャプションプロセスを提案する。
このプロセスは、3Dキーポイント上の単純だがジェネリックなルールのセットを使用して、"posecodes"と呼ばれる低レベルのポーズ情報を抽出する。
自動アノテーションでは、利用可能なデータの量は100kに増加し、人間のキャプションを微調整するための深いモデルを効果的に事前訓練することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.325778872898866
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Natural language plays a critical role in many computer vision applications,
such as image captioning, visual question answering, and cross-modal retrieval,
to provide fine-grained semantic information. Unfortunately, while human pose
is key to human understanding, current 3D human pose datasets lack detailed
language descriptions. To address this issue, we have introduced the PoseScript
dataset. This dataset pairs more than six thousand 3D human poses from AMASS
with rich human-annotated descriptions of the body parts and their spatial
relationships. Additionally, to increase the size of the dataset to a scale
that is compatible with data-hungry learning algorithms, we have proposed an
elaborate captioning process that generates automatic synthetic descriptions in
natural language from given 3D keypoints. This process extracts low-level pose
information, known as "posecodes", using a set of simple but generic rules on
the 3D keypoints. These posecodes are then combined into higher level textual
descriptions using syntactic rules. With automatic annotations, the amount of
available data significantly scales up (100k), making it possible to
effectively pretrain deep models for finetuning on human captions. To showcase
the potential of annotated poses, we present three multi-modal learning tasks
that utilize the PoseScript dataset. Firstly, we develop a pipeline that maps
3D poses and textual descriptions into a joint embedding space, allowing for
cross-modal retrieval of relevant poses from large-scale datasets. Secondly, we
establish a baseline for a text-conditioned model generating 3D poses. Thirdly,
we present a learned process for generating pose descriptions. These
applications demonstrate the versatility and usefulness of annotated poses in
various tasks and pave the way for future research in the field.
- Abstract（参考訳）: 自然言語は、画像キャプション、視覚的質問応答、モーダル検索など、多くのコンピュータビジョンアプリケーションにおいて重要な役割を担い、きめ細かい意味情報を提供する。
残念ながら、人間のポーズは人間の理解の鍵であるが、現在の3D人間のポーズデータセットには詳細な言語記述がない。
この問題に対処するため、私たちはPoseScriptデータセットを導入しました。
このデータセットは、AMASSから6万個以上の人間のポーズと、体の部分とその空間的関係に関する豊富な人間による記述をペアリングする。
さらに,データセットのサイズを,データ・ハングリー学習アルゴリズムと互換性のあるスケールに拡大するために,与えられた3次元キーポイントから自然言語で自動合成記述を生成する精巧なキャプションプロセスを提案する。
このプロセスは、3Dキーポイント上の単純だがジェネリックなルールのセットを使用して、"posecodes"と呼ばれる低レベルのポーズ情報を抽出する。
これらのポーズコードは、構文規則を用いて高レベルのテキスト記述に結合される。
自動アノテーションでは、利用可能なデータの量は100kに増加し、人間のキャプションを微調整するための深いモデルを効果的に事前訓練することができる。
アノテーション付きポーズの可能性を示すために,PoseScriptデータセットを利用する3つのマルチモーダル学習タスクを提案する。
まず,3次元ポーズとテキスト記述を共同埋め込み空間にマッピングし,大規模データセットから関連するポーズを相互に検索するパイプラインを開発する。
次に、3dポーズを生成するテキスト条件付きモデルのベースラインを確立する。
第3に,ポーズ記述を生成するための学習プロセスを提案する。
これらの応用は、様々なタスクにおいて注釈付きポーズの汎用性と有用性を示し、今後の研究の道を開くものである。
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