Fugu-MT 論文翻訳(概要): Human-Art: A Versatile Human-Centric Dataset Bridging Natural and Artificial Scenes

論文の概要: Human-Art: A Versatile Human-Centric Dataset Bridging Natural and Artificial Scenes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02760v2
Date: Wed, 5 Apr 2023 07:36:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-06 15:20:06.941750
Title: Human-Art: A Versatile Human-Centric Dataset Bridging Natural and Artificial Scenes
Title（参考訳）: Human-Art: 自然と人工のシーンを包括する人間中心データセット
Authors: Xuan Ju, Ailing Zeng, Jianan Wang, Qiang Xu, Lei Zhang
Abstract要約: 自然と人工のシナリオで関連するタスクをブリッジするために、Human-Artデータセットを導入します。 Human-Artには、5つの自然シナリオと15の人工シナリオから123k人以上のインスタンスを持つ、50kの高品質なイメージが含まれている。また,人間の検出,2次元と3次元のポーズ推定,画像生成,移動移動など,関連する課題の詳細な分析とベースライン結果の豊富なセットも提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.48297730981114
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Humans have long been recorded in a variety of forms since antiquity. For example, sculptures and paintings were the primary media for depicting human beings before the invention of cameras. However, most current human-centric computer vision tasks like human pose estimation and human image generation focus exclusively on natural images in the real world. Artificial humans, such as those in sculptures, paintings, and cartoons, are commonly neglected, making existing models fail in these scenarios. As an abstraction of life, art incorporates humans in both natural and artificial scenes. We take advantage of it and introduce the Human-Art dataset to bridge related tasks in natural and artificial scenarios. Specifically, Human-Art contains 50k high-quality images with over 123k person instances from 5 natural and 15 artificial scenarios, which are annotated with bounding boxes, keypoints, self-contact points, and text information for humans represented in both 2D and 3D. It is, therefore, comprehensive and versatile for various downstream tasks. We also provide a rich set of baseline results and detailed analyses for related tasks, including human detection, 2D and 3D human pose estimation, image generation, and motion transfer. As a challenging dataset, we hope Human-Art can provide insights for relevant research and open up new research questions.
Abstract（参考訳）: 人間は古くから様々な形で記録されてきた。例えば、彫刻や絵画は、カメラの発明以前に人間を描いた主要なメディアであった。しかしながら、人間のポーズ推定や人間の画像生成のような現在の人間中心のコンピュータビジョンタスクは、現実世界の自然画像のみに焦点を当てている。彫刻、絵画、漫画などの人工人間は一般的に無視され、既存のモデルはこれらのシナリオで失敗する。人生の抽象として、芸術は人間を自然と人工の両方の場面に取り入れている。我々はその利点を生かし、自然と人工のシナリオで関連するタスクをブリッジするためにHuman-Artデータセットを導入します。具体的には、Human-Artには、5つの自然シナリオと15の人工シナリオから123k以上の人体インスタンスを持つ50万以上の高品質の画像が含まれている。したがって、様々な下流タスクには包括的で汎用性がある。また,人間の検出,2次元と3次元のポーズ推定,画像生成,移動移動など,関連する課題の詳細な分析とベースライン結果の豊富なセットも提供する。挑戦的なデータセットとして、Human-Artが関連する研究の洞察を提供し、新たな研究質問を開くことを願っています。

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