論文の概要: Towards Robust and Smooth 3D Multi-Person Pose Estimation from Monocular Videos in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08644v1
• Date: Fri, 15 Sep 2023 06:17:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 20:13:19.859009
• Title: Towards Robust and Smooth 3D Multi-Person Pose Estimation from Monocular Videos in the Wild
• Title（参考訳）: 野生の単眼映像からのロバスト・スムース3次元マルチパーソンポス推定に向けて
• Authors: Sungchan Park, Eunyi You, Inhoe Lee, Joonseok Lee
• Abstract要約: POTR-3Dは3DMPPEのためのシーケンスツーシーケンス2D-to-3Dリフトモデルである。 多様な見えないビューに強く一般化し、重いオクルージョンに対するポーズを強く回復し、より自然でスムーズなアウトプットを確実に生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.849750765175754
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D pose estimation is an invaluable task in computer vision with various practical applications. Especially, 3D pose estimation for multi-person from a monocular video (3DMPPE) is particularly challenging and is still largely uncharted, far from applying to in-the-wild scenarios yet. We pose three unresolved issues with the existing methods: lack of robustness on unseen views during training, vulnerability to occlusion, and severe jittering in the output. As a remedy, we propose POTR-3D, the first realization of a sequence-to-sequence 2D-to-3D lifting model for 3DMPPE, powered by a novel geometry-aware data augmentation strategy, capable of generating unbounded data with a variety of views while caring about the ground plane and occlusions. Through extensive experiments, we verify that the proposed model and data augmentation robustly generalizes to diverse unseen views, robustly recovers the poses against heavy occlusions, and reliably generates more natural and smoother outputs. The effectiveness of our approach is verified not only by achieving the state-of-the-art performance on public benchmarks, but also by qualitative results on more challenging in-the-wild videos. Demo videos are available at https://www.youtube.com/@potr3d.
• Abstract（参考訳）: 3次元ポーズ推定は、様々な実用的応用を伴うコンピュータビジョンにおいて貴重なタスクである。 特に、単眼ビデオ(3dmppe)から多人数の3dポーズ推定は特に困難であり、まだ未解決のシナリオにはまだ適用されていない。 既存の手法では未解決の3つの問題,訓練中の未確認のビューに対する堅牢性の欠如,オクルージョンに対する脆弱性,そして出力の激しいジッタリングである。 本稿では,3DMPPEの時系列2D-to-3Dリフトモデルの最初の実現法であるPOTR-3Dを提案する。 広範な実験により,提案するモデルとデータ拡張が多様な非知覚ビューにロバストに一般化し,重い咬合に対するポーズをロバストに回復し,より自然でスムースなアウトプットを確実に生成できることを確認した。 本手法の有効性は,公開ベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現するだけでなく,より困難な動画における質的結果によって検証される。 デモビデオはhttps://www.youtube.com/@potr3d。

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