論文の概要: Advanced Baseline for 3D Human Pose Estimation: A Two-Stage Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11344v1
• Date: Wed, 21 Dec 2022 20:31:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 15:11:24.596600
• Title: Advanced Baseline for 3D Human Pose Estimation: A Two-Stage Approach
• Title（参考訳）: 3次元姿勢推定のための高度ベースライン:2段階的アプローチ
• Authors: Zichen Gui, Jungang Luo
• Abstract要約: 本稿では,2段階法における2次元から3次元への昇降過程に着目し,より高度な3次元ポーズ推定ベースラインモデルを提案する。 私たちの改善点は、機械学習モデルと複数のパラメータの最適化と、トレーニングモデルへの重み付き損失の導入です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.52292571922932
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Human pose estimation has been widely applied in various industries. While recent decades have witnessed the introduction of many advanced two-dimensional (2D) human pose estimation solutions, three-dimensional (3D) human pose estimation is still an active research field in computer vision. Generally speaking, 3D human pose estimation methods can be divided into two categories: single-stage and two-stage. In this paper, we focused on the 2D-to-3D lifting process in the two-stage methods and proposed a more advanced baseline model for 3D human pose estimation, based on the existing solutions. Our improvements include optimization of machine learning models and multiple parameters, as well as introduction of a weighted loss to the training model. Finally, we used the Human3.6M benchmark to test the final performance and it did produce satisfactory results.
• Abstract（参考訳）: ヒトのポーズ推定は様々な産業で広く応用されている。 近年、多くの高度な2次元(2次元)人間のポーズ推定ソリューションが導入されたが、3次元(3次元)の人間のポーズ推定はコンピュータビジョンにおける活発な研究分野である。 一般に、3次元のポーズ推定法は、一段階と二段階の2つのカテゴリーに分けられる。 本稿では,2段階法における2次元から3次元の昇降過程に着目し,既存の解に基づく3次元姿勢推定のためのより高度なベースラインモデルを提案する。 我々の改善には、機械学習モデルと複数のパラメータの最適化、トレーニングモデルへの重み付き損失の導入が含まれる。 最後に、最終的なパフォーマンスをテストするためにHuman3.6Mベンチマークを使用しました。

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