論文の概要: Deformer: Dynamic Fusion Transformer for Robust Hand Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04991v1
• Date: Thu, 9 Mar 2023 02:24:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-10 16:21:14.382798
• Title: Deformer: Dynamic Fusion Transformer for Robust Hand Pose Estimation
• Title（参考訳）: デフォーマ:ロバストハンドポース推定のためのダイナミックフュージョン変換器
• Authors: Qichen Fu, Xingyu Liu, Ran Xu, Juan Carlos Niebles, Kris M. Kitani
• Abstract要約: 既存の方法では、手のこもりが強かったり、ぼやけたりすると、手のポーズが難しい場合が多い。 ビデオでは、手の動きによって、片方のフレームに隠されたり、ぼやけたりして、手のさまざまな部分を観察することができる。 画像内の手の部分間の関係を暗黙的に推論するフレームワークであるDeformerを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.120413316269136
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurately estimating 3D hand pose is crucial for understanding how humans interact with the world. Despite remarkable progress, existing methods often struggle to generate plausible hand poses when the hand is heavily occluded or blurred. In videos, the movements of the hand allow us to observe various parts of the hand that may be occluded or blurred in a single frame. To adaptively leverage the visual clue before and after the occlusion or blurring for robust hand pose estimation, we propose the Deformer: a framework that implicitly reasons about the relationship between hand parts within the same image (spatial dimension) and different timesteps (temporal dimension). We show that a naive application of the transformer self-attention mechanism is not sufficient because motion blur or occlusions in certain frames can lead to heavily distorted hand features and generate imprecise keys and queries. To address this challenge, we incorporate a Dynamic Fusion Module into Deformer, which predicts the deformation of the hand and warps the hand mesh predictions from nearby frames to explicitly support the current frame estimation. Furthermore, we have observed that errors are unevenly distributed across different hand parts, with vertices around fingertips having disproportionately higher errors than those around the palm. We mitigate this issue by introducing a new loss function called maxMSE that automatically adjusts the weight of every vertex to focus the model on critical hand parts. Extensive experiments show that our method significantly outperforms state-of-the-art methods by 10%, and is more robust to occlusions (over 14%).
• Abstract（参考訳）: 正確に3Dのポーズを推定することは、人間が世界とどのように相互作用するかを理解するのに不可欠だ。 目覚ましい進歩にもかかわらず、既存の方法では、手のこもりが強かったり、ぼやけたりする際に、手のポーズをよく作ろうとする。 ビデオでは、手の動きによって、手の各部分が1つのフレームでぼやけているか、ぼやけているのを観察できる。 強靭な手ポーズ推定の前後の視覚的手がかりを適応的に活用するために,同じ画像内の手の部分(空間次元)と異なる時間ステップ(時間次元)の関係を暗黙的に推論するフレームワークであるDeformerを提案する。 また,特定のフレームにおける動きのぼかしやオクルージョンが手の特徴をゆがめ,不正確なキーやクエリを生成する可能性があるため,トランスフォーマ自着機構のナイーブな適用では不十分であることを示す。 この課題に対処するために,動的融合モジュールをデフォーマに組み込み,手の変形を予測し,近傍のフレームからハンドメッシュ予測を逸脱し,現在のフレーム推定を明示的に支持する。 さらに,指先周辺の頂点は手のひら周辺のものよりも不均等に高い誤差を呈し,各部位に誤差が均一に分散していることが観察された。 我々は、各頂点の重みを自動的に調整し、重要な手の部分に集中するmaxMSEと呼ばれる新しい損失関数を導入することで、この問題を軽減する。 実験の結果,本手法は最先端の手法を10%以上上回り,閉塞性(14%以上)が高いことがわかった。

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