論文の概要: DiffPose: Toward More Reliable 3D Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16940v2
• Date: Tue, 28 Mar 2023 04:52:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 19:18:57.757862
• Title: DiffPose: Toward More Reliable 3D Pose Estimation
• Title（参考訳）: DiffPose: より信頼性の高い3D Pose推定を目指して
• Authors: Jia Gong, Lin Geng Foo, Zhipeng Fan, Qiuhong Ke, Hossein Rahmani, Jun Liu
• Abstract要約: 逆拡散過程として3次元ポーズ推定を定式化する新しいポーズ推定フレームワーク(DiffPose)を提案する。 提案するDiffPoseは,Human3.6MとMPI-INF-3DHPで広く使用されているポーズ推定ベンチマークにおいて,既存の手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.6015323757147
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monocular 3D human pose estimation is quite challenging due to the inherent ambiguity and occlusion, which often lead to high uncertainty and indeterminacy. On the other hand, diffusion models have recently emerged as an effective tool for generating high-quality images from noise. Inspired by their capability, we explore a novel pose estimation framework (DiffPose) that formulates 3D pose estimation as a reverse diffusion process. We incorporate novel designs into our DiffPose to facilitate the diffusion process for 3D pose estimation: a pose-specific initialization of pose uncertainty distributions, a Gaussian Mixture Model-based forward diffusion process, and a context-conditioned reverse diffusion process. Our proposed DiffPose significantly outperforms existing methods on the widely used pose estimation benchmarks Human3.6M and MPI-INF-3DHP. Project page: https://gongjia0208.github.io/Diffpose/.
• Abstract（参考訳）: 単眼の3次元ポーズ推定は、固有の曖昧さと閉塞性のため、しばしば高い不確実性と不確定性をもたらすため、非常に難しい。 一方,拡散モデルは最近,ノイズから高品質な画像を生成する有効なツールとして登場した。 その能力に触発されて、3次元ポーズ推定を逆拡散過程として定式化する新しいポーズ推定フレームワーク(DiffPose)を探索する。 本研究では, 3次元ポーズ推定のための拡散過程, ポーズ不確かさ分布のポーズ特異的初期化, ガウス混合モデルに基づく前方拡散過程, 文脈条件付き逆拡散過程など, 新たな設計を取り入れた。 提案手法は,ヒューマン3.6mおよびmpi-inf-3dhpのポーズ推定ベンチマークにおいて,従来の手法を大きく上回っている。 プロジェクトページ: https://gongjia0208.github.io/diffpose/

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