論文の概要: Decomposed Human Motion Prior for Video Pose Estimation via Adversarial Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18743v1
• Date: Tue, 30 May 2023 04:53:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 18:19:51.411135
• Title: Decomposed Human Motion Prior for Video Pose Estimation via Adversarial Training
• Title（参考訳）: 対人訓練によるビデオポーズ推定に先立つ分解された人間の動き
• Authors: Wenshuo Chen, Xiang Zhou, Zhengdi Yu, Zhaoyu Zheng, Weixi Gu and Kai Zhang
• Abstract要約: 本稿では, ニューラルネットワークが先行知識から容易に学習できるように, 関節運動の前に全体運動を分解することを提案する。 また,新たな正規化損失を利用して,前もって導入された動きの正確さと滑らかさのバランスをとる。 提案手法は従来の3DPW法と比較して, PA-MPJPEが9%, 加速度誤差が29%低い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.411680807307281
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Estimating human pose from video is a task that receives considerable attention due to its applicability in numerous 3D fields. The complexity of prior knowledge of human body movements poses a challenge to neural network models in the task of regressing keypoints. In this paper, we address this problem by incorporating motion prior in an adversarial way. Different from previous methods, we propose to decompose holistic motion prior to joint motion prior, making it easier for neural networks to learn from prior knowledge thereby boosting the performance on the task. We also utilize a novel regularization loss to balance accuracy and smoothness introduced by motion prior. Our method achieves 9\% lower PA-MPJPE and 29\% lower acceleration error than previous methods tested on 3DPW. The estimator proves its robustness by achieving impressive performance on in-the-wild dataset.
• Abstract（参考訳）: 映像から人間のポーズを推定することは、多くの3d分野に適用できるため、かなりの注目を集めるタスクである。 人体の動きに関する事前知識の複雑さは、キーポイントを回帰するタスクにおいて、ニューラルネットワークモデルに課題をもたらす。 本稿では,逆方向の動きを先に組み込むことにより,この問題に対処する。 従来の手法とは異なり,ジョイント動作に先立って全体的動作を分解することで,ニューラルネットワークによる事前知識の学習が容易になり,タスクのパフォーマンスが向上する。 また,新しい正規化損失を利用して,動きの精度と滑らかさのバランスをとる。 提案手法は,従来の3DPW試験法よりも9倍のPA-MPJPE,29倍の加速誤差を実現する。 estimatorは、内部データセットで印象的なパフォーマンスを達成することで、その堅牢さを証明します。

関連論文リスト

• ReMP: Reusable Motion Prior for Multi-domain 3D Human Pose Estimation and Motion Inbetweening [10.813269931915364]
  我々は人体形状の完全なパラメトリックモデルの前列からリッチな動きを学習する。 我々の前者は、フレーム不足やノイズ測定で簡単にポーズを推定できる。 ReMPは、多種多様な実用的な3Dモーションデータに基づくベースライン法よりも一貫して優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-13T02:42:07Z)
• COIN: Control-Inpainting Diffusion Prior for Human and Camera Motion Estimation [98.05046790227561]
  COINは、人間の動きとカメラの動きを細粒度に制御できる、コントロール・インパインティング・モーション拡散である。 COINは、グローバルな人間の動き推定とカメラの動き推定という観点から、最先端の手法よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T10:36:29Z)
• Past Movements-Guided Motion Representation Learning for Human Motion Prediction [0.0]
  動作表現の強化を目的とした自己教師型学習フレームワークを提案する。 フレームワークは、まず、過去のシーケンスの自己再構成を通じてネットワークを事前訓練し、過去の動きに基づく将来のシーケンスのガイド付き再構築を行う。 提案手法は,Human3.6,3DPW,AMASSデータセットの平均予測誤差を8.8%削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-04T17:00:37Z)
• HMP: Hand Motion Priors for Pose and Shape Estimation from Video [52.39020275278984]
  我々は,多種多様な高品質の手の動きを特徴とするAMASSデータセットに基づいて,手動に特有な生成動作を開発する。 頑健な動きの統合は、特に隠蔽されたシナリオにおいて、パフォーマンスを著しく向上させる。 HO3DおよびDexYCBデータセットの質的および定量的評価により,本手法の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-27T22:35:33Z)
• Deep learning-based approaches for human motion decoding in smart walkers for rehabilitation [3.8791511769387634]
  スマートウォーカーは、できるだけ早く人間の動きとニーズをデコードできなければならない。 現在の歩行者はウェアラブルや組込みセンサーの情報を用いて動きの意図を復号する。 早期の動作認識・検出問題として人間の動作復号化に対処する非接触アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-13T14:29:44Z)
• Koopman pose predictions for temporally consistent human walking estimations [11.016730029019522]
  そこで我々は,下肢運動の非線形ダイナミクスを組み込んだクープマン理論に基づく新しい因子グラフ因子を提案する。 以上の結果から,本手法は骨格形状の外れ率を約1m削減し,自然歩行軌跡を最大10m以上保存できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-05T16:16:06Z)
• Investigating Pose Representations and Motion Contexts Modeling for 3D Motion Prediction [63.62263239934777]
  歴史的ポーズシーケンスから人間の動きを予測することは、機械が人間と知的な相互作用を成功させるために不可欠である。 本研究では,様々なポーズ表現に関する詳細な研究を行い,その動作予測課題に対する効果に着目した。 AHMR(Attentive Hierarchical Motion Recurrent Network)と呼ばれる新しいRNNアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-30T10:45:22Z)
• Locally Aware Piecewise Transformation Fields for 3D Human Mesh Registration [67.69257782645789]
  本論文では,3次元変換ベクトルを学習し,提案空間内の任意のクエリ点をリザーブ空間内の対応する位置にマップする部分変換場を提案する。 パラメトリックモデルにネットワークのポーズを合わせることで、特に極端なポーズにおいて、より優れた登録品質が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-16T15:16:09Z)
• Adversarial Refinement Network for Human Motion Prediction [61.50462663314644]
  リカレントニューラルネットワークとフィードフォワードディープネットワークという2つの一般的な手法は、粗い動きの傾向を予測することができる。 本稿では,新たな逆誤差増大を伴う簡易かつ効果的な粗大きめ機構に従えば,ARNet(Adversarial Refinement Network)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-23T05:42:20Z)
• Human Motion Transfer from Poses in the Wild [61.6016458288803]
  人間の動き伝達の問題に対処し、基準映像からの動きを模倣する対象人物のための新しい動き映像を合成する。 推定ポーズを用いて2つのドメインをブリッジするビデオ間翻訳タスクである。 トレーニング中に見つからない線内ポーズシーケンスであっても、時間的に一貫性のある高品質なビデオを生成するための新しいポーズ・ツー・ビデオ翻訳フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-07T05:59:53Z)

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。