論文の概要: Back to Optimization: Diffusion-based Zero-Shot 3D Human Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03833v2
• Date: Wed, 23 Aug 2023 17:40:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 17:49:32.957032
• Title: Back to Optimization: Diffusion-based Zero-Shot 3D Human Pose Estimation
• Title（参考訳）: back to optimization:拡散に基づくゼロショット3次元ポーズ推定
• Authors: Zhongyu Jiang, Zhuoran Zhou, Lei Li, Wenhao Chai, Cheng-Yen Yang, Jenq-Neng Hwang
• Abstract要約: 本稿では,Zero-shot Diffusion-based Optimization (ZeDO) パイプラインを提案する。 われわれはHuman3.6MのSOTA(State-of-the-art)性能をminMPJPE 51.4$mmで達成した。 我々の単一仮説であるZeDOは、3DPWデータセット上でのSOTA性能をPA-MPJPE $42.6$mmで達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.037799937729687
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning-based methods have dominated the 3D human pose estimation (HPE) tasks with significantly better performance in most benchmarks than traditional optimization-based methods. Nonetheless, 3D HPE in the wild is still the biggest challenge of learning-based models, whether with 2D-3D lifting, image-to-3D, or diffusion-based methods, since the trained networks implicitly learn camera intrinsic parameters and domain-based 3D human pose distributions and estimate poses by statistical average. On the other hand, the optimization-based methods estimate results case-by-case, which can predict more diverse and sophisticated human poses in the wild. By combining the advantages of optimization-based and learning-based methods, we propose the Zero-shot Diffusion-based Optimization (ZeDO) pipeline for 3D HPE to solve the problem of cross-domain and in-the-wild 3D HPE. Our multi-hypothesis ZeDO achieves state-of-the-art (SOTA) performance on Human3.6M as minMPJPE $51.4$mm without training with any 2D-3D or image-3D pairs. Moreover, our single-hypothesis ZeDO achieves SOTA performance on 3DPW dataset with PA-MPJPE $42.6$mm on cross-dataset evaluation, which even outperforms learning-based methods trained on 3DPW.
• Abstract（参考訳）: 学習に基づく手法は、従来の最適化に基づく手法よりも多くのベンチマークにおいて非常に優れた性能を持つ3Dヒューマンポーズ推定(HPE)タスクを支配している。 それにもかかわらず、訓練されたネットワークは暗黙的にカメラ固有のパラメータとドメインベースの人間のポーズの分布と統計的平均による推定ポーズを学習するため、2D-3Dリフト、画像から3D、あるいは拡散ベースの方法で学習ベースのモデルにとって、野生の3D HPEは依然として最大の課題である。 一方、最適化に基づく手法は、より多様で洗練された人間のポーズを予測することができるケース・バイ・ケースを推定する。 最適化と学習に基づく手法の利点を組み合わせることで、3D HPEのためのZero-shot Diffusion-based Optimization (ZeDO) パイプラインを提案し、クロスドメインと3D HPEの問題を解決する。 われわれはHuman3.6MのSOTA(State-of-the-art)性能をminMPJPE 51.4$mmで達成した。 さらに,本論文では3DPWデータセット上でのSOTA性能をPA-MPJPE $42.6$mmで達成し,さらに3DPWでトレーニングした学習手法よりも優れていた。

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