論文の概要: H3WB: Human3.6M 3D WholeBody Dataset and Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15692v1
• Date: Mon, 28 Nov 2022 19:00:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 16:12:19.340582
• Title: H3WB: Human3.6M 3D WholeBody Dataset and Benchmark
• Title（参考訳）: h3wb:human3.6mの3dデータセットとベンチマーク
• Authors: Yue Zhu, Nermin Samet, David Picard
• Abstract要約: 3Dの人体全体のポーズ推定は、人体全体の正確な3Dキーポイントをローカライズすることを目的としている。 Human3.6M 3D WholeBody (H3WB)は、100K画像に133ボディのキーポイントアノテーションを付加した大規模なデータセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.334307883681916
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D human whole-body pose estimation aims to localize precise 3D keypoints on the entire human body, including the face, hands, body, and feet. Due to the lack of a large-scale fully annotated 3D whole-body dataset, a common approach has been to train several deep networks separately on datasets dedicated to specific body parts, and combine them during inference. This approach suffers from complex training and inference pipelines because of the different biases in each dataset used. It also lacks a common benchmark which makes it difficult to compare different methods. To address these issues, we introduce Human3.6M 3D WholeBody (H3WB) which provides whole-body annotations for the Human3.6M dataset using the COCO Wholebody layout. H3WB is a large scale dataset with 133 whole-body keypoint annotations on 100K images, made possible by our new multi-view pipeline. Along with H3WB, we propose 3 tasks: i) 3D whole-body pose lifting from 2D complete whole-body pose, ii) 3D whole-body pose lifting from 2D incomplete whole-body pose, iii) 3D whole-body pose estimation from a single RGB image. We also report several baselines from popular methods for these tasks. The dataset is publicly available at \url{https://github.com/wholebody3d/wholebody3d}.
• Abstract（参考訳）: 3D人間全体のポーズ推定は、顔、手、体、足など、人体全体の正確な3Dキーポイントをローカライズすることを目的としている。 大規模な完全に注釈付けされた3Dボディデータセットがないため、一般的なアプローチは、特定の身体部分専用のデータセットで複数のディープネットワークを個別にトレーニングし、推論中にそれらを組み合わせることである。 このアプローチは、使用するデータセットのバイアスが異なるため、複雑なトレーニングと推論パイプラインに悩まされる。 また、異なるメソッドを比較するのが難しい共通のベンチマークがない。 これらの問題に対処するために、COCO Wholebodyレイアウトを使用して、Human3.6Mデータセットに全身アノテーションを提供するHuman3.6M 3D WholeBody (H3WB)を導入する。 H3WBは、100Kイメージに133のボディ全体のキーポイントアノテーションを備えた大規模なデータセットで、新しいマルチビューパイプラインで実現しました。 H3WBとともに3つのタスクを提案する。 一 2次元完全全身ポーズから持ち上げる3次元全身ポーズ 二 2次元不完全な全身ポーズから持ち上げる3次元全身ポーズ 三 単一のRGB画像から全身の3次元ポーズ推定 また,これらの課題に対する一般的な手法のベースラインをいくつか報告する。 データセットは \url{https://github.com/wholebody3d/wholebody3d} で公開されている。

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