論文の概要: 3D Pose Nowcasting: Forecast the Future to Improve the Present

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12914v2
• Date: Sat, 18 Nov 2023 15:22:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 18:23:19.310631
• Title: 3D Pose Nowcasting: Forecast the Future to Improve the Present
• Title（参考訳）: 3D Pose Nowcasting:未来を予測して現在を改善
• Authors: Alessandro Simoni, Francesco Marchetti, Guido Borghi, Federico Becattini, Lorenzo Seidenari, Roberto Vezzani, Alberto Del Bimbo
• Abstract要約: 本研究では,骨格関節の3次元位置を正確に把握するために,深度データを利用した新しい視覚ベースシステムを提案する。 本稿では,現在のポーズ推定精度を高めるため,提案システムの有効性を示すPose Nowcastingの概念を紹介する。 実験的な評価は2つの異なるデータセットで行われ、正確かつリアルタイムなパフォーマンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.65178700528747
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Technologies to enable safe and effective collaboration and coexistence between humans and robots have gained significant importance in the last few years. A critical component useful for realizing this collaborative paradigm is the understanding of human and robot 3D poses using non-invasive systems. Therefore, in this paper, we propose a novel vision-based system leveraging depth data to accurately establish the 3D locations of skeleton joints. Specifically, we introduce the concept of Pose Nowcasting, denoting the capability of the proposed system to enhance its current pose estimation accuracy by jointly learning to forecast future poses. The experimental evaluation is conducted on two different datasets, providing accurate and real-time performance and confirming the validity of the proposed method on both the robotic and human scenarios.
• Abstract（参考訳）: 人間とロボットの安全で効果的なコラボレーションと共存を可能にする技術は、ここ数年で重要になっている。 この協調パラダイムを実現する上で重要な要素は、非侵襲システムを用いた人間とロボットの3dポーズを理解することである。 そこで本稿では,深部データを利用して骨格関節の3次元位置を正確に決定するビジョンベースシステムを提案する。 具体的には,現在行われているポーズ推定の精度を,将来的なポーズを予測するために共同学習することで向上させるシステムについて述べる。 実験評価は, 2つの異なるデータセットを用いて実施し, 精度とリアルタイム性を提供し, ロボットと人間の両方のシナリオにおいて提案手法の有効性を確認した。

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