論文の概要: HTNet: Human Topology Aware Network for 3D Human Pose Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09790v1
- Date: Mon, 20 Feb 2023 06:31:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-21 16:38:09.457932
- Title: HTNet: Human Topology Aware Network for 3D Human Pose Estimation
- Title(参考訳): HTNet:3次元人文推定のための人文トポロジ認識ネットワーク
- Authors: Jialun Cai, Hong Liu, Runwei Ding, Wenhao Li, Jianbing Wu, Miaoju Ban
- Abstract要約: 人間の3次元ポーズ推定誤差は、人体トポロジーに沿って伝播し、手足の端関節に蓄積する。
本研究では,部分レベルでの終端継手に対する位相的制約を構築するための参照として,親ノードを利用する内部制約モジュールを設計する。
本稿では,HTNet(Human Topology aware Network)を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.120648336697592
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: 3D human pose estimation errors would propagate along the human body topology
and accumulate at the end joints of limbs. Inspired by the backtracking
mechanism in automatic control systems, we design an Intra-Part Constraint
module that utilizes the parent nodes as the reference to build topological
constraints for end joints at the part level. Further considering the hierarchy
of the human topology, joint-level and body-level dependencies are captured via
graph convolutional networks and self-attentions, respectively. Based on these
designs, we propose a novel Human Topology aware Network (HTNet), which adopts
a channel-split progressive strategy to sequentially learn the structural
priors of the human topology from multiple semantic levels: joint, part, and
body. Extensive experiments show that the proposed method improves the
estimation accuracy by 18.7% on the end joints of limbs and achieves
state-of-the-art results on Human3.6M and MPI-INF-3DHP datasets. Code is
available at https://github.com/vefalun/HTNet.
- Abstract(参考訳): 人間の3次元ポーズ推定誤差は、人体トポロジーに沿って伝播し、手足の端関節に蓄積する。
自動制御システムにおけるバックトラッキング機構に触発されて,親ノードを参照として部品内制約モジュールを設計し,部品レベルでのエンドジョイントに対するトポロジカル制約を構築する。
さらに、人間のトポロジーの階層を考慮し、グラフ畳み込みネットワークとセルフアテンションを介して、ジョイントレベルとボディーレベルの依存関係をそれぞれキャプチャする。
これらの設計に基づき、チャネル分割プログレッシブ戦略を採用し、複数の意味レベル(関節、部分、身体)から人間のトポロジの構造的先行を逐次学習する新しいヒューマントポロジ認識ネットワーク(HTNet)を提案する。
広範囲な実験により,提案手法は手足の端関節における推定精度を18.7%向上し,Human3.6MおよびMPI-INF-3DHPデータセットの最先端結果が得られた。
コードはhttps://github.com/vefalun/HTNetで入手できる。
関連論文リスト
- Iterative Graph Filtering Network for 3D Human Pose Estimation [5.177947445379688]
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は3次元人間のポーズ推定に有効な手法であることが証明されている。
本稿では,3次元ポーズ推定のための反復グラフフィルタリングフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、ラプラシア正規化によるグラフフィルタリングを反復的に解くという考え方に基づいている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-29T20:46:44Z) - Back to MLP: A Simple Baseline for Human Motion Prediction [59.18776744541904]
本稿では、歴史的に観察されたシーケンスから将来の身体のポーズを予測することによる、人間の動作予測の課題に取り組む。
これらの手法の性能は、0.14Mパラメータしか持たない軽量で純粋にアーキテクチャアーキテクチャによって超えることができることを示す。
Human3.6M, AMASS, 3DPWデータセットの徹底的な評価は, siMLPeをダブした我々の手法が, 他のアプローチよりも一貫して優れていることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-04T16:35:58Z) - Hierarchical Graph Networks for 3D Human Pose Estimation [50.600944798627786]
最近の2次元から3次元の人間のポーズ推定は、人間の骨格のトポロジーによって形成されたグラフ構造を利用する傾向がある。
この骨格トポロジーは体の構造を反映するには小さすぎるため、重度の2次元から3次元のあいまいさに悩まされていると我々は主張する。
本稿では,これらの弱点を克服するために,新しいグラフ畳み込みネットワークアーキテクチャである階層グラフネットワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-23T15:09:03Z) - Higher-Order Implicit Fairing Networks for 3D Human Pose Estimation [1.1501261942096426]
2次元から3次元のポーズ推定のための初期残差接続を持つ高階グラフ畳み込みフレームワークを提案する。
我々のモデルは、体節間の長距離依存関係を捉えることができる。
2つの標準ベンチマークで行った実験と改善研究は、我々のモデルの有効性を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-01T13:48:55Z) - Learning Transferable Kinematic Dictionary for 3D Human Pose and Shape
Reconstruction [15.586347115568973]
ヒト関節の3次元回転の解空間を明示的に正規化するキネマティック辞書を提案する。
ニューラルネットワークのトレーニング中にシェイプアノテーションを使わずに,エンドツーエンドの3D再構築を実現する。
提案手法は、Human3.6M, MPI-INF-3DHP, LSPなどの大規模データセットの競合結果を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-02T09:24:29Z) - HMOR: Hierarchical Multi-Person Ordinal Relations for Monocular
Multi-Person 3D Pose Estimation [54.23770284299979]
本稿では, 階層型多人数常連関係(HMOR)を新たに導入する。
HMORは相互作用情報を階層的に深さと角度の順序関係として符号化する。
統合トップダウンモデルは、学習プロセスにおけるこれらの順序関係を活用するように設計されている。
提案手法は, 公開されている多人数の3Dポーズデータセットにおいて, 最先端の手法を著しく上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-01T07:53:27Z) - HDNet: Human Depth Estimation for Multi-Person Camera-Space Localization [83.57863764231655]
本稿では,根の絶対的局所化のためのエンドツーエンドフレームワークであるHuman Depth Estimation Network (HDNet)を提案する。
関節間の特徴伝達に骨格ベースのグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いる。
我々は,2つのベンチマークデータセットを用いて,ルートジョイントローカライゼーションとルート相対的な3次元ポーズ推定タスクについて,HDNetの評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-17T12:44:23Z) - Coherent Reconstruction of Multiple Humans from a Single Image [68.3319089392548]
本研究では,1枚の画像から多人数の3Dポーズ推定を行う問題に対処する。
この問題のトップダウン設定における典型的な回帰アプローチは、まずすべての人間を検出し、それぞれを独立して再構築する。
我々のゴールは、これらの問題を回避し、現場のすべての人間のコヒーレントな3D再構成を生成するために学習する単一のネットワークをトレーニングすることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-15T17:51:45Z) - Anatomy-aware 3D Human Pose Estimation with Bone-based Pose
Decomposition [92.99291528676021]
3次元関節位置を直接回帰するのではなく,骨方向予測と骨長予測に分解する。
私たちのモチベーションは、人間の骨格の骨の長さが時間とともに一定であることにあります。
我々の完全なモデルは、Human3.6MとMPI-INF-3DHPデータセットにおいて、以前の最高の結果よりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-24T15:49:37Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。