論文の概要: DiffuPose: Monocular 3D Human Pose Estimation via Denoising Diffusion Probabilistic Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02796v3
• Date: Thu, 3 Aug 2023 09:03:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-04 17:25:28.259915
• Title: DiffuPose: Monocular 3D Human Pose Estimation via Denoising Diffusion Probabilistic Model
• Title（参考訳）: DiffuPose:拡散確率モデルによる単眼的3次元人物位置推定
• Authors: Jeongjun Choi, Dongseok Shim, H. Jin Kim
• Abstract要約: 本稿では,1つの2次元キーポイント検出から3次元ポーズを再構築することに焦点を当てた。 我々は,市販の2D検出器から多種多様な3Dポーズを効果的にサンプリングするための,拡散に基づく新しいフレームワークを構築した。 我々は,広く採用されているHuman3.6MとHumanEva-Iデータセットについて評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.223801390996435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Thanks to the development of 2D keypoint detectors, monocular 3D human pose estimation (HPE) via 2D-to-3D uplifting approaches have achieved remarkable improvements. Still, monocular 3D HPE is a challenging problem due to the inherent depth ambiguities and occlusions. To handle this problem, many previous works exploit temporal information to mitigate such difficulties. However, there are many real-world applications where frame sequences are not accessible. This paper focuses on reconstructing a 3D pose from a single 2D keypoint detection. Rather than exploiting temporal information, we alleviate the depth ambiguity by generating multiple 3D pose candidates which can be mapped to an identical 2D keypoint. We build a novel diffusion-based framework to effectively sample diverse 3D poses from an off-the-shelf 2D detector. By considering the correlation between human joints by replacing the conventional denoising U-Net with graph convolutional network, our approach accomplishes further performance improvements. We evaluate our method on the widely adopted Human3.6M and HumanEva-I datasets. Comprehensive experiments are conducted to prove the efficacy of the proposed method, and they confirm that our model outperforms state-of-the-art multi-hypothesis 3D HPE methods.
• Abstract（参考訳）: 2Dキーポイント検出器の開発により、2D-to-3Dアップリフトアプローチによる単眼的3次元ポーズ推定(HPE)は目覚ましい改善を遂げた。 しかし, 単眼の3d hpeは, 内在的な奥行きあいまいさと咬合性のため, 難しい問題である。 この問題に対処するため、過去の多くの研究は時間的情報を利用してそのような困難を緩和した。 しかし、フレームシーケンスがアクセスできない現実世界のアプリケーションも数多く存在する。 本稿では,1つの2次元キーポイント検出から3次元ポーズを再構成することに焦点を当てる。 時間的情報を活用するのではなく、同一の2Dキーポイントにマッピング可能な複数の3Dポーズ候補を生成することにより、深さの曖昧さを軽減する。 市販の2D検出器から多種多様な3Dポーズを効果的にサンプリングするための,拡散に基づく新しいフレームワークを構築した。 従来の分節u-netをグラフ畳み込みネットワークに置き換えることでヒト関節間の相関を考慮し,さらなる性能向上を実現する。 本手法は広く採用されているhuman3.6mおよびhumaneva-iデータセットを用いて評価する。 提案手法の有効性を証明するための総合的な実験を行い,本モデルが最先端のマルチハイポテーシス3D HPE法より優れていることを確認した。

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