論文の概要: PoseGraphNet++: Enriching 3D Human Pose with Orientation Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11440v1
- Date: Tue, 22 Aug 2023 13:42:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-23 17:57:39.779721
- Title: PoseGraphNet++: Enriching 3D Human Pose with Orientation Estimation
- Title（参考訳）: PoseGraphNet++: オリエンテーション推定による3Dヒューマンポース強化
- Authors: Soubarna Banik, Edvard Avagyan, Alejandro Mendoza Gracia, Alois Knoll
- Abstract要約: 既存の骨格に基づく人間のポーズ推定法は関節位置のみを予測する。
本稿では,PoseGraphNet++という2D-to-3Dリフト型グラフ畳み込みネットワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.17942879643764
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Existing kinematic skeleton-based 3D human pose estimation methods only
predict joint positions. Although this is sufficient to compute the yaw and
pitch of the bone rotations, the roll around the axis of the bones remains
unresolved by these methods. In this paper, we propose a novel 2D-to-3D lifting
Graph Convolution Network named PoseGraphNet++ to predict the complete human
pose including the joint positions and the bone orientations. We employ node
and edge convolutions to utilize the joint and bone features. Our model is
evaluated on multiple benchmark datasets, and its performance is either on par
with or better than the state-of-the-art in terms of both position and rotation
metrics. Through extensive ablation studies, we show that PoseGraphNet++
benefits from exploiting the mutual relationship between the joints and the
bones.
- Abstract（参考訳）: 既存のキネマティックスケルトンに基づく3次元人間のポーズ推定手法は関節の位置のみを予測する。
これは骨回転のヨーとピッチを計算するのに十分であるが、骨の軸周りのロールはこれらの方法で未解決のままである。
本稿では, 関節位と骨の向きを含む完全な人間のポーズを予測するために, posegraphnet++ という2次元から3次元の浮揚グラフ畳み込みネットワークを提案する。
関節と骨の特徴を利用するために, ノードとエッジの畳み込みを用いる。
我々のモデルは複数のベンチマークデータセットで評価され、その性能は位置測定と回転測定の両方の観点から最先端の手法と同等かそれ以上である。
広範なアブレーション研究を通じて,ponsgraphnet++は関節と骨の相互関係を活用できることを示した。
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