Fugu-MT 論文翻訳(概要): pose-format: Library for Viewing, Augmenting, and Handling .pose Files

論文の概要: pose-format: Library for Viewing, Augmenting, and Handling .pose Files

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09066v1
Date: Fri, 13 Oct 2023 12:41:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-16 13:10:46.562915
Title: pose-format: Library for Viewing, Augmenting, and Handling .pose Files
Title（参考訳）: pose-format: 閲覧、拡張、処理のためのライブラリ。ファイルのポーズ
Authors: Amit Moryossef, Mathias M\"uller, Rebecka Fahrni
Abstract要約: 本稿では、ポーズデータ問題に対処する包括的なツールキットである textttpose-format を提案する。このライブラリは、さまざまな種類のポーズデータをカプセル化し、複数の個人を収容し、無期限の時間フレームを収容する、特殊なファイルフォーマットを含む。 textttpose-formatはワンストップソリューションとして登場し、ポーズデータ管理と分析の複雑さを合理化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.606561440859961
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Managing and analyzing pose data is a complex task, with challenges ranging from handling diverse file structures and data types to facilitating effective data manipulations such as normalization and augmentation. This paper presents \texttt{pose-format}, a comprehensive toolkit designed to address these challenges by providing a unified, flexible, and easy-to-use interface. The library includes a specialized file format that encapsulates various types of pose data, accommodating multiple individuals and an indefinite number of time frames, thus proving its utility for both image and video data. Furthermore, it offers seamless integration with popular numerical libraries such as NumPy, PyTorch, and TensorFlow, thereby enabling robust machine-learning applications. Through benchmarking, we demonstrate that our \texttt{.pose} file format offers vastly superior performance against prevalent formats like OpenPose, with added advantages like self-contained pose specification. Additionally, the library includes features for data normalization, augmentation, and easy-to-use visualization capabilities, both in Python and Browser environments. \texttt{pose-format} emerges as a one-stop solution, streamlining the complexities of pose data management and analysis.
Abstract（参考訳）: ポーズデータの管理と分析は複雑なタスクであり、多様なファイル構造やデータ型を扱うことから、正規化や拡張のような効果的なデータ操作を容易にすることまで課題がある。本稿では,これらの課題に対処するための包括的なツールキットである \texttt{pose-format} を提案する。ライブラリには、さまざまな種類のポーズデータをカプセル化し、複数の個人と無期限の時間枠を収容する特殊なファイルフォーマットが含まれており、画像データとビデオデータの両方に有用である。さらに、NumPy、PyTorch、TensorFlowといった一般的な数値ライブラリとシームレスに統合することで、堅牢な機械学習アプリケーションを可能にする。ベンチマークを通じて、我々の \texttt{。 pose} ファイルフォーマットはopenposeのような一般的なフォーマットに対して非常に優れたパフォーマンスを提供します。さらに、このライブラリには、PythonとBrowser環境の両方でデータ正規化、拡張、使いやすく視覚化する機能が含まれている。 texttt{pose-format}はワンストップソリューションとして登場し、ポーズデータ管理と分析の複雑さを合理化する。

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