論文の概要: Toward Reliable Human Pose Forecasting with Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06707v1
• Date: Thu, 13 Apr 2023 17:56:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-14 13:30:57.318175
• Title: Toward Reliable Human Pose Forecasting with Uncertainty
• Title（参考訳）: 不確実性を考慮した信頼できる人間のポーズ予測に向けて
• Authors: Saeed Saadatnejad, Mehrshad Mirmohammadi, Matin Daghyani, Parham Saremi, Yashar Zoroofchi Benisi, Amirhossein Alimohammadi, Zahra Tehraninasab, Taylor Mordan, Alexandre Alahi
• Abstract要約: 我々は、複数のモデル、データセット、標準化された評価指標を特徴とする、人間のポーズ予測のためのオープンソースのライブラリを開発した。 本研究では,不確かさの挙動に関する知識を注入するために,不確実性事前を用いてアレタリック不確かさをモデル化する手法を提案する。 実験では,精度が最大で25%向上し,不確実性推定の性能が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.83828620074307
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, there has been an arms race of pose forecasting methods aimed at solving the spatio-temporal task of predicting a sequence of future 3D poses of a person given a sequence of past observed ones. However, the lack of unified benchmarks and limited uncertainty analysis have hindered progress in the field. To address this, we first develop an open-source library for human pose forecasting, featuring multiple models, datasets, and standardized evaluation metrics, with the aim of promoting research and moving toward a unified and fair evaluation. Second, we devise two types of uncertainty in the problem to increase performance and convey better trust: 1) we propose a method for modeling aleatoric uncertainty by using uncertainty priors to inject knowledge about the behavior of uncertainty. This focuses the capacity of the model in the direction of more meaningful supervision while reducing the number of learned parameters and improving stability; 2) we introduce a novel approach for quantifying the epistemic uncertainty of any model through clustering and measuring the entropy of its assignments. Our experiments demonstrate up to $25\%$ improvements in accuracy and better performance in uncertainty estimation.
• Abstract（参考訳）: 近年,過去観察された人物の将来の3次元ポーズの列を予測する時空間的課題を解決するために,ポーズ予測手法が群集化している。 しかし、統一ベンチマークの欠如と限られた不確実性分析がこの分野の進歩を妨げている。 そこで我々はまず,複数のモデル,データセット,標準化された評価指標を特徴とする人間のポーズ予測のためのオープンソースライブラリを開発し,研究を促進し,統一的で公正な評価を目指す。 第2に,問題における不確実性の2つのタイプを考案し,パフォーマンスを高め,信頼度を高める。 1) 不確かさの振る舞いに関する知識を注入するために不確実性前兆を用いて,不確かさをモデル化する手法を提案する。 これは、学習パラメータの数を減らし、安定性を改善しながら、より意味のある監視の方向にモデルのキャパシティに焦点を当てる。 2) クラスタリングと課題のエントロピーの測定により, あらゆるモデルの疫学的不確実性を定量化する手法を提案する。 実験では, 精度と不確実性推定性能が最大で25 % 向上した。

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