論文の概要: BinaryHPE: 3D Human Pose and Shape Estimation via Binarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14323v2
• Date: Sat, 01 Feb 2025 03:33:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-04 15:57:52.941389
• Title: BinaryHPE: 3D Human Pose and Shape Estimation via Binarization
• Title（参考訳）: バイナリHPE:2値化による3次元人間の姿勢と形状推定
• Authors: Zhiteng Li, Yulun Zhang, Jing Lin, Haotong Qin, Jinjin Gu, Xin Yuan, Linghe Kong, Xiaokang Yang,
• Abstract要約: 3次元人のポーズと形状推定(HPE)は、単一の画像から3次元の人体、顔、手を再構築することを目的としている。 本研究では,人体・顔・手の3次元パラメータを効率的に推定するバイナライズ手法であるBinaryHPEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.83378699846767
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D human pose and shape estimation (HPE) aims to reconstruct the 3D human body, face, and hands from a single image. Although powerful deep learning models have achieved accurate estimation in this task, they require enormous memory and computational resources. Consequently, these methods can hardly be deployed on resource-limited edge devices. In this work, we propose BinaryHPE, a novel binarization method designed to estimate the 3D human body, face, and hands parameters efficiently. Specifically, we propose a novel binary backbone called Binarized Dual Residual Network (BiDRN), designed to retain as much full-precision information as possible. Furthermore, we propose the Binarized BoxNet, an efficient sub-network for predicting face and hands bounding boxes, which further reduces model redundancy. Comprehensive quantitative and qualitative experiments demonstrate the effectiveness of BinaryHPE, which has a significant improvement over state-of-the-art binarization algorithms. Moreover, our BinaryHPE achieves comparable performance with the full-precision method Hand4Whole while using only 22.1% parameters and 14.8% operations. We will release all the code and pretrained models.
• Abstract（参考訳）: 3次元人のポーズと形状推定(HPE)は、単一の画像から3次元の人体、顔、手を再構築することを目的としている。 このタスクでは強力なディープラーニングモデルによる正確な推定が達成されているが、膨大なメモリと計算資源が必要である。 したがって、これらの手法はリソース制限されたエッジデバイスにはほとんど展開できない。 本研究では,人体・顔・手の3次元パラメータを効率的に推定するバイナライズ手法であるBinaryHPEを提案する。 具体的には,BiDRN(Biarized Dual Residual Network)と呼ばれる新しいバイナリバックボーンを提案する。 さらに、顔と手の境界ボックスを予測するための効率的なサブネットワークであるBinarized BoxNetを提案する。 総合的な定量的および定性的な実験は、最先端のバイナライゼーションアルゴリズムよりも大幅に改善されたバイナリHPEの有効性を示す。 さらに、BinaryHPEは、22.1%のパラメータと14.8%の操作しか使用せず、フル精度のHand4Wholeで同等のパフォーマンスを実現しています。 すべてのコードと事前訓練されたモデルをリリースします。

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