論文の概要: Multi-person 3D pose estimation from unlabelled data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08731v3
• Date: Tue, 9 Apr 2024 17:52:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 20:55:40.627285
• Title: Multi-person 3D pose estimation from unlabelled data
• Title（参考訳）: 非競合データを用いた多人数3次元ポーズ推定
• Authors: Daniel Rodriguez-Criado, Pilar Bachiller, George Vogiatzis, Luis J. Manso,
• Abstract要約: シナリオ内の人々の横断的な対応を予測できるグラフニューラルネットワークに基づくモデルを提案する。 また、各人物の3Dポーズを生成するために2Dポイントを利用する多層パーセプトロンも提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.54990557236581
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Its numerous applications make multi-human 3D pose estimation a remarkably impactful area of research. Nevertheless, assuming a multiple-view system composed of several regular RGB cameras, 3D multi-pose estimation presents several challenges. First of all, each person must be uniquely identified in the different views to separate the 2D information provided by the cameras. Secondly, the 3D pose estimation process from the multi-view 2D information of each person must be robust against noise and potential occlusions in the scenario. In this work, we address these two challenges with the help of deep learning. Specifically, we present a model based on Graph Neural Networks capable of predicting the cross-view correspondence of the people in the scenario along with a Multilayer Perceptron that takes the 2D points to yield the 3D poses of each person. These two models are trained in a self-supervised manner, thus avoiding the need for large datasets with 3D annotations.
• Abstract（参考訳）: その多くの応用により、マルチヒューマンの3Dポーズ推定は極めて影響の大きい研究領域となっている。 それでも、複数のレギュラーRGBカメラからなるマルチビューシステムを考えると、3D多目的推定にはいくつかの課題がある。 まず第一に、カメラによって提供される2D情報を分離するために、それぞれの人物を異なる視点で一意に識別する必要がある。 第二に、各人物の多視点2D情報からの3Dポーズ推定プロセスは、シナリオ内のノイズや潜在的な閉塞に対して堅牢でなければならない。 本研究では,この2つの課題にディープラーニングの助けを借りて対処する。 具体的には、シナリオ内の人々の横断的な対応を予測できるグラフニューラルネットワークに基づくモデルと、2Dポイントで各人の3Dポーズを生成する多層パーセプトロンを提案する。 これらの2つのモデルは、自己教師型で訓練されるため、3Dアノテーションによる大規模なデータセットは不要である。

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