論文の概要: Kinematic-aware Hierarchical Attention Network for Human Pose Estimation in Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15868v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 01:46:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 16:22:49.282742
• Title: Kinematic-aware Hierarchical Attention Network for Human Pose Estimation in Videos
• Title（参考訳）: 映像における人文推定のための運動認識階層型注意ネットワーク
• Authors: Kyung-Min Jin, Byoung-Sung Lim, Gun-Hee Lee, Tae-Kyung Kang, Seong-Whan Lee
• Abstract要約: 従来の人間のポーズ推定手法は, 連続するフレームの特徴を活用することで, 有望な結果を示した。 ほとんどのアプローチでは、ジッターに精度を妥協し、人間の動きの時間的側面を理解しない。 キネマティックなキーポイント機能を利用するアーキテクチャを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.831839654593452
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Previous video-based human pose estimation methods have shown promising results by leveraging aggregated features of consecutive frames. However, most approaches compromise accuracy to mitigate jitter or do not sufficiently comprehend the temporal aspects of human motion. Furthermore, occlusion increases uncertainty between consecutive frames, which results in unsmooth results. To address these issues, we design an architecture that exploits the keypoint kinematic features with the following components. First, we effectively capture the temporal features by leveraging individual keypoint's velocity and acceleration. Second, the proposed hierarchical transformer encoder aggregates spatio-temporal dependencies and refines the 2D or 3D input pose estimated from existing estimators. Finally, we provide an online cross-supervision between the refined input pose generated from the encoder and the final pose from our decoder to enable joint optimization. We demonstrate comprehensive results and validate the effectiveness of our model in various tasks: 2D pose estimation, 3D pose estimation, body mesh recovery, and sparsely annotated multi-human pose estimation. Our code is available at https://github.com/KyungMinJin/HANet.
• Abstract（参考訳）: 従来の映像に基づく人物ポーズ推定手法では,連続フレームの集約特徴を活用し,有望な結果を示している。 しかし、ほとんどのアプローチはジッタを減らすために精度を損なうか、あるいは人間の動きの時間的側面を十分に理解していない。 さらに、閉塞は連続するフレーム間の不確実性を増大させ、結果として非滑らかな結果をもたらす。 これらの問題に対処するために、キーポイントキネマティック機能を次のコンポーネントで活用するアーキテクチャを設計します。 まず,各キーポイントの速度と加速度を利用して時間的特徴を効果的に捉える。 次に,提案する階層型トランスコーダは時空間依存性を集約し,既存の推定値から推定した2次元または3次元入力ポーズを洗練する。 最後に、エンコーダから生成された洗練された入力ポーズと、デコーダからの最終的なポーズとの間のオンラインクロススーパービジョンを提供し、協調最適化を可能にする。 本研究では,2次元ポーズ推定,3次元ポーズ推定,体メッシュ回復,微少な注釈付きマルチヒューマンポーズ推定など,様々なタスクにおけるモデルの有効性を検証する。 私たちのコードはhttps://github.com/KyungMinJin/HANetで公開されています。

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