論文の概要: A Modular Multi-stage Lightweight Graph Transformer Network for Human Pose and Shape Estimation from 2D Human Pose

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13403v1
• Date: Tue, 31 Jan 2023 04:42:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-01 17:32:47.235621
• Title: A Modular Multi-stage Lightweight Graph Transformer Network for Human Pose and Shape Estimation from 2D Human Pose
• Title（参考訳）: モジュラー多段軽量グラフトランスフォーマネットワークによる2次元人物ポーズと形状推定
• Authors: Ayman Ali, Ekkasit Pinyoanuntapong, Pu Wang, Mohsen Dorodchi
• Abstract要約: 提案手法では, 再現精度を犠牲にすることなく, 計算効率を優先する, ポーズに基づくヒューマンメッシュ再構築手法を提案する。 提案手法は,グラフトランスフォーマーを用いて2次元人間のポーズにおける構造的および暗黙的な関節関係を解析する2D-to-3Dリフトモジュールと,抽出したポーズ特徴とメッシュテンプレートを組み合わせたメッシュ回帰モジュールからなり,最終的なメッシュパラメータを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.598337780022892
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this research, we address the challenge faced by existing deep learning-based human mesh reconstruction methods in balancing accuracy and computational efficiency. These methods typically prioritize accuracy, resulting in large network sizes and excessive computational complexity, which may hinder their practical application in real-world scenarios, such as virtual reality systems. To address this issue, we introduce a modular multi-stage lightweight graph-based transformer network for human pose and shape estimation from 2D human pose, a pose-based human mesh reconstruction approach that prioritizes computational efficiency without sacrificing reconstruction accuracy. Our method consists of a 2D-to-3D lifter module that utilizes graph transformers to analyze structured and implicit joint correlations in 2D human poses, and a mesh regression module that combines the extracted pose features with a mesh template to produce the final human mesh parameters.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,既存の深層学習に基づくメッシュ再構成手法が直面する課題について,精度と計算効率のバランスをとることで解決する。 これらの手法は典型的には精度を優先し、ネットワークサイズが大きくなり、計算が複雑になり、仮想現実システムのような現実のシナリオにおける現実的な応用を妨げる可能性がある。 そこで本研究では,人間のポーズと形状を推定する多段軽量なグラフベースのトランスフォーマーネットワークを提案する。 提案手法は,グラフトランスフォーマーを用いて2次元人間のポーズにおける構造的および暗黙的な関節関係を解析する2D-to-3Dリフトモジュールと,抽出したポーズ特徴とメッシュテンプレートを組み合わせたメッシュ回帰モジュールとから構成される。

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