論文の概要: SMPLer-X: Scaling Up Expressive Human Pose and Shape Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.17448v1
• Date: Fri, 29 Sep 2023 17:58:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 12:13:25.511437
• Title: SMPLer-X: Scaling Up Expressive Human Pose and Shape Estimation
• Title（参考訳）: SMPLer-X:表現力のある人文のスケールアップと形状推定
• Authors: Zhongang Cai, Wanqi Yin, Ailing Zeng, Chen Wei, Qingping Sun, Yanjun Wang, Hui En Pang, Haiyi Mei, Mingyuan Zhang, Lei Zhang, Chen Change Loy, Lei Yang, Ziwei Liu
• Abstract要約: 表現的人間のポーズと形状推定(EHPS)は、身体、手、顔の動きを多数の応用で統合する。 本研究では,VT-Huge をバックボーンとする第1次一般基礎モデル (SMPLer-X) に向けた EHPS のスケールアップについて検討する。 ビッグデータと大規模モデルにより、SMPLer-Xは、さまざまなテストベンチマークにまたがる強力なパフォーマンスと、目に見えない環境への優れた転送性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.22284354556338
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Expressive human pose and shape estimation (EHPS) unifies body, hands, and face motion capture with numerous applications. Despite encouraging progress, current state-of-the-art methods still depend largely on confined training datasets. In this work, we investigate scaling up EHPS towards the first generalist foundation model (dubbed SMPLer-X), with up to ViT-Huge as the backbone and training with up to 4.5M instances from diverse data sources. With big data and the large model, SMPLer-X exhibits strong performance across diverse test benchmarks and excellent transferability to even unseen environments. 1) For the data scaling, we perform a systematic investigation on 32 EHPS datasets, encompassing a wide range of scenarios that a model trained on any single dataset cannot handle. More importantly, capitalizing on insights obtained from the extensive benchmarking process, we optimize our training scheme and select datasets that lead to a significant leap in EHPS capabilities. 2) For the model scaling, we take advantage of vision transformers to study the scaling law of model sizes in EHPS. Moreover, our finetuning strategy turn SMPLer-X into specialist models, allowing them to achieve further performance boosts. Notably, our foundation model SMPLer-X consistently delivers state-of-the-art results on seven benchmarks such as AGORA (107.2 mm NMVE), UBody (57.4 mm PVE), EgoBody (63.6 mm PVE), and EHF (62.3 mm PVE without finetuning).
• Abstract（参考訳）: 表現的人間のポーズと形状推定(EHPS)は、身体、手、顔の動きのキャプチャを多数の応用で統一する。 進歩を奨励する一方で、現在の最先端の手法は限定されたトレーニングデータセットに大きく依存している。 本研究では,VT-Hugeをバックボーンとし,さまざまなデータソースから最大4.5万インスタンスをトレーニングする,最初のジェネラリスト基盤モデル(SMPLer-Xと呼ばれる)へのEHPSのスケールアップについて検討する。 ビッグデータと大規模モデルにより、SMPLer-Xは、さまざまなテストベンチマークにまたがる強力なパフォーマンスと、目に見えない環境への優れた転送性を示す。 1) データのスケーリングには,32のEHPSデータセットを体系的に調査し,単一のデータセットでトレーニングしたモデルでは扱えない幅広いシナリオを網羅する。 さらに重要なのは、広範なベンチマークプロセスから得られた洞察を活かして、トレーニングスキームを最適化し、EHPS能力の大きな飛躍につながるデータセットを選択することです。 2) モデルスケーリングでは,EHPSにおけるモデルサイズのスケーリング法則を研究するために,視覚変換器を利用する。 さらに,我々はSMPLer-Xを専門モデルとし,さらなる性能向上を実現した。 AGORA (107.2 mm NMVE)、UBody (57.4 mm PVE)、EgoBody (63.6 mm PVE)、EHF (62.3 mm PVE) の7つのベンチマークに対して、我々の基礎モデルSMPLer-Xは一貫して最先端の結果を提供する。

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