論文の概要: SniffyArt: The Dataset of Smelling Persons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11888v1
• Date: Mon, 20 Nov 2023 16:21:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-21 18:03:40.033236
• Title: SniffyArt: The Dataset of Smelling Persons
• Title（参考訳）: SniffyArt: smelling Personsのデータセット
• Authors: Mathias Zinnen, Azhar Hussian, Hang Tran, Prathmesh Madhu, Andreas Maier, Vincent Christlein
• Abstract要約: 本稿では,1941年時点のSniffyArtデータセットについて紹介する。 このデータセットは、嗅覚認識のためのハイブリッド分類手法の開発を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.088288090431471
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Smell gestures play a crucial role in the investigation of past smells in the visual arts yet their automated recognition poses significant challenges. This paper introduces the SniffyArt dataset, consisting of 1941 individuals represented in 441 historical artworks. Each person is annotated with a tightly fitting bounding box, 17 pose keypoints, and a gesture label. By integrating these annotations, the dataset enables the development of hybrid classification approaches for smell gesture recognition. The datasets high-quality human pose estimation keypoints are achieved through the merging of five separate sets of keypoint annotations per person. The paper also presents a baseline analysis, evaluating the performance of representative algorithms for detection, keypoint estimation, and classification tasks, showcasing the potential of combining keypoint estimation with smell gesture classification. The SniffyArt dataset lays a solid foundation for future research and the exploration of multi-task approaches leveraging pose keypoints and person boxes to advance human gesture and olfactory dimension analysis in historical artworks.
• Abstract（参考訳）: 匂いのジェスチャーは、視覚芸術における過去の匂いの調査において重要な役割を果たすが、その自動認識は重大な課題をもたらす。 本稿では,1941年時点のSniffyArtデータセットについて紹介する。 それぞれに密着したバウンディングボックスと17個のキーポイントとジェスチャラベルを付記する。 これらのアノテーションを統合することで、データセットは匂い認識のためのハイブリッド分類手法の開発を可能にする。 高品質な人間のポーズ推定キーポイントのデータセットは、個人毎に5つのキーポイントアノテーションをマージすることで達成される。 また, 検出, キーポイント推定, 分類タスクのための代表アルゴリズムの性能評価を行い, キーポイント推定と匂いのジェスチャー分類を併用する可能性を示した。 SniffyArtデータセットは、将来の研究のための確かな基盤を築き、歴史的美術品における人間のジェスチャーと嗅覚の次元分析を進めるために、ポーズキーポイントと人的箱を活用するマルチタスクアプローチを探索する。

関連論文リスト

• Unlocking Comics: The AI4VA Dataset for Visual Understanding [62.345344799258804]
  本稿では,1950年代のフレンチ・ベルジアン漫画に,深度推定,セマンティックセグメンテーション,サリエンシ検出,キャラクタ識別などのタスクを注記した新しいデータセットを提案する。 2つの異なる一貫したスタイルで構成され、自然画像から得られたオブジェクトの概念とラベルを取り入れている。 このような多様な情報を含むことで、このデータセットは計算の創造性を約束するだけでなく、アートのデジタル化やストーリーテリングの革新のための道も提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-27T14:27:05Z)
• Self-Training with Pseudo-Label Scorer for Aspect Sentiment Quad Prediction [54.23208041792073]
  Aspect Sentiment Quad Prediction (ASQP) は、与えられたレビューに対して全てのクワッド(アスペクト項、アスペクトカテゴリー、意見項、感情極性)を予測することを目的としている。 ASQPタスクにおける重要な課題はラベル付きデータの不足であり、既存のメソッドのパフォーマンスを制限している。 そこで我々は,擬似ラベルスコアラーを用いた自己学習フレームワークを提案し,レビューと擬似ラベルの一致をスコアラーが評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T05:30:21Z)
• Poses of People in Art: A Data Set for Human Pose Estimation in Digital Art History [0.6345523830122167]
  芸術における人間のポーズを推定するための,最初のオープンライセンスデータセットを紹介する。 美術作品群は、22の美術史的描写様式の2,454点からなる。 10,749人の人物は、最大で17個のキーポイントでラベル付けされた画像1枚につき最大4つの長方形の境界ボックスで正確に囲まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-12T16:23:58Z)
• Semi-supervised Human Pose Estimation in Art-historical Images [9.633949256082763]
  アート言語画像における人間のポーズを推定する新しい手法を提案する。 我々の手法は、事前訓練されたモデルやスタイル転送を使用する方法よりも、はるかに優れた結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-06T21:20:58Z)
• PGGANet: Pose Guided Graph Attention Network for Person Re-identification [0.0]
  人物再識別(ReID)は、異なるカメラで撮影された画像から人物を回収することを目的としている。 局所的な特徴と人像のグローバルな特徴を併用することで、人物の検索に堅牢な特徴表現を与えることができることが証明されている。 本研究では,ポーズガイド付きグラフアテンションネットワーク,グローバル機能のための1つのブランチ,中粒体機能のための1つのブランチ,粒状キーポイント機能のための1つのブランチからなるマルチブランチアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-29T09:47:39Z)
• Learning Co-segmentation by Segment Swapping for Retrieval and Discovery [67.6609943904996]
  この研究の目的は、一対のイメージから視覚的に類似したパターンを効率的に識別することである。 画像中のオブジェクトセグメントを選択し、それを別の画像にコピーペーストすることで、合成トレーニングペアを生成する。 提案手法は,Brueghelデータセット上でのアートワークの詳細検索に対して,明確な改善をもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-29T16:51:16Z)
• Keypoint Communities [87.06615538315003]
  本稿では,人や物体上の100以上のキーポイントを共同で検出する高速ボトムアップ手法を提案する。 ポーズの異なる部分にトレーニングの重みを割り当てるために、グラフ集中度尺度を使用します。 我々の方法は車のポーズに一般化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-03T11:50:34Z)
• Automatic Main Character Recognition for Photographic Studies [78.88882860340797]
  画像の主人公は、最初に見る人の注意を引く最も重要な人間である。 画像中の主文字の同定は,従来の写真研究やメディア分析において重要な役割を担っている。 機械学習に基づく人間のポーズ推定を用いて主文字を識別する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-16T18:14:45Z)
• Graph-based Person Signature for Person Re-Identifications [17.181807593574764]
  詳細な人物の記述(ラベルの属性)と視覚的特徴(ボディパーツとグローバル機能)をグラフに効果的に集約する新しい方法を提案します。 グラフは、人物の再識別のためのマルチブランチマルチタスクフレームワークに統合されます。 提案手法は,技術状況間での競争結果を達成し,他の属性ベースの手法やマスク誘導手法よりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-14T10:54:36Z)
• Pretrained equivariant features improve unsupervised landmark discovery [69.02115180674885]
  我々は、この課題を克服する2段階の教師なしアプローチを、強力なピクセルベースの特徴を初めて学習することによって定式化する。 本手法は,いくつかの難解なランドマーク検出データセットにおいて最先端の結果を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T05:42:11Z)
• Semi-supervised Keypoint Localization [12.37129078618206]
  キーポイントのヒートマップを同時に学習し、不変なキーポイント表現を半監督的に提示することを提案する。 提案手法は,ヒトおよび動物の身体ランドマークの定位に関するいくつかのベンチマークにおいて,従来の手法を著しく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-20T06:23:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。