論文の概要: 3D Human Pose Lifting with Grid Convolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08760v1
• Date: Fri, 17 Feb 2023 08:52:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 15:20:14.507882
• Title: 3D Human Pose Lifting with Grid Convolution
• Title（参考訳）: 格子畳み込みを持ち上げる3次元人間のポーズ
• Authors: Yangyuxuan Kang, Yuyang Liu, Anbang Yao, Shandong Wang, Enhua Wu
• Abstract要約: 本稿では,画像空間における正規畳み込み操作の知恵を模倣したグリッド畳み込み(GridConv)を提案する。 我々の完全畳み込みグリッドリフトネットワークは、最先端の手法よりも顕著なマージンで優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.60797374692489
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing lifting networks for regressing 3D human poses from 2D single-view poses are typically constructed with linear layers based on graph-structured representation learning. In sharp contrast to them, this paper presents Grid Convolution (GridConv), mimicking the wisdom of regular convolution operations in image space. GridConv is based on a novel Semantic Grid Transformation (SGT) which leverages a binary assignment matrix to map the irregular graph-structured human pose onto a regular weave-like grid pose representation joint by joint, enabling layer-wise feature learning with GridConv operations. We provide two ways to implement SGT, including handcrafted and learnable designs. Surprisingly, both designs turn out to achieve promising results and the learnable one is better, demonstrating the great potential of this new lifting representation learning formulation. To improve the ability of GridConv to encode contextual cues, we introduce an attention module over the convolutional kernel, making grid convolution operations input-dependent, spatial-aware and grid-specific. We show that our fully convolutional grid lifting network outperforms state-of-the-art methods with noticeable margins under (1) conventional evaluation on Human3.6M and (2) cross-evaluation on MPI-INF-3DHP. Code is available at https://github.com/OSVAI/GridConv
• Abstract（参考訳）: 2次元単一視点ポーズから3次元人間のポーズを後退させるための既存の昇降ネットワークは、グラフ構造表現学習に基づく線形層で構築される。 本稿では,画像空間における正規畳み込み操作の知恵を模倣したグリッド畳み込み(GridConv)を提案する。 gridconvは、新しいセマンティックグリッド変換(sgt)に基づいて、不規則なグラフ構造された人間のポーズを、通常のウィーブ状のグリッドポーズ表現ジョイントにジョイントでマッピングし、gridconv操作によるレイヤ単位での機能学習を可能にする。 ハンドクラフトと学習可能な設計を含む,SGTを実装するための2つの方法を提供する。 驚くべきことに、どちらの設計も有望な結果を得ることができ、学習可能な設計の方が優れていることが判明した。 コンテクストキューをエンコードするGridConvの能力を改善するため,コンボリューションカーネル上にアテンションモジュールを導入し,グリッドのコンボリューション操作を入力依存,空間認識,グリッド固有にする。 筆者らの完全畳み込みグリッドリフトネットワークは,(1)Human3.6Mの従来評価,(2)MPI-INF-3DHPの相互評価において,最先端の手法よりも優れていることを示す。 コードはhttps://github.com/OSVAI/GridConvで入手できる。

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