論文の概要: Self-supervised 3D Human Pose Estimation from a Single Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02349v1
• Date: Wed, 5 Apr 2023 10:26:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 12:52:19.974778
• Title: Self-supervised 3D Human Pose Estimation from a Single Image
• Title（参考訳）: 単一画像からの自己教師付き3次元ポーズ推定
• Authors: Jose Sosa and David Hogg
• Abstract要約: 本研究では,1枚の画像から3次元人体ポーズを予測する自己教師型手法を提案する。 予測ネットワークは、典型的なポーズの人物と、未ペアの2Dポーズのセットを描写した未ラベル画像のデータセットから訓練される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0878040851638
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a new self-supervised method for predicting 3D human body pose from a single image. The prediction network is trained from a dataset of unlabelled images depicting people in typical poses and a set of unpaired 2D poses. By minimising the need for annotated data, the method has the potential for rapid application to pose estimation of other articulated structures (e.g. animals). The self-supervision comes from an earlier idea exploiting consistency between predicted pose under 3D rotation. Our method is a substantial advance on state-of-the-art self-supervised methods in training a mapping directly from images, without limb articulation constraints or any 3D empirical pose prior. We compare performance with state-of-the-art self-supervised methods using benchmark datasets that provide images and ground-truth 3D pose (Human3.6M, MPI-INF-3DHP). Despite the reduced requirement for annotated data, we show that the method outperforms on Human3.6M and matches performance on MPI-INF-3DHP. Qualitative results on a dataset of human hands show the potential for rapidly learning to predict 3D pose for articulated structures other than the human body.
• Abstract（参考訳）: 一つの画像から3次元人体のポーズを予測する新しい自己教師あり手法を提案する。 予測ネットワークは、典型的なポーズの人々を描いたラベルなしの画像のデータセットと、ペアなしの2dポーズのセットから訓練される。 注釈付きデータの必要性を最小化することにより、他の関節構造(例えば動物)の推定を迅速に行うことができる。 自己スーパービジョンは、予測されたポーズ間の整合性を利用した3次元回転による以前のアイデアに由来する。 本手法は,手足関節の制約や3D経験的ポーズを伴わずに,画像から直接マッピングを訓練する最先端の自己教師手法の進歩である。 画像と地上3Dポーズ(Human3.6M, MPI-INF-3DHP)を提供するベンチマークデータセットを用いて,最先端の自己教師手法と比較した。 注釈付きデータの要求が減ったにもかかわらず、この手法はHuman3.6Mよりも優れ、MPI-INF-3DHPの性能と一致している。 人間の手のデータセット上の定性的な結果は、人体以外の関節構造の3Dポーズを素早く学習する可能性を示している。

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