論文の概要: A Graph-Based Approach for Category-Agnostic Pose Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17891v2
- Date: Thu, 11 Jul 2024 13:00:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-12 23:37:48.569669
- Title: A Graph-Based Approach for Category-Agnostic Pose Estimation
- Title（参考訳）: グラフに基づくカテゴリー非依存型ポース推定法
- Authors: Or Hirschorn, Shai Avidan,
- Abstract要約: 任意のオブジェクトカテゴリに対するキーポイントのローカライズを可能にするために、カテゴリに依存しないポーズ推定(CAPE)を導入した。
本稿では、入力ポーズデータをグラフとして扱うことにより、キーポイントを独立したエンティティとして扱う従来のCAPE技術との大きな違いを示す。
提案手法は1ショット設定で0.98%向上し,CAPEの新たな最先端を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.308036453869033
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Traditional 2D pose estimation models are limited by their category-specific design, making them suitable only for predefined object categories. This restriction becomes particularly challenging when dealing with novel objects due to the lack of relevant training data. To address this limitation, category-agnostic pose estimation (CAPE) was introduced. CAPE aims to enable keypoint localization for arbitrary object categories using a few-shot single model, requiring minimal support images with annotated keypoints. We present a significant departure from conventional CAPE techniques, which treat keypoints as isolated entities, by treating the input pose data as a graph. We leverage the inherent geometrical relations between keypoints through a graph-based network to break symmetry, preserve structure, and better handle occlusions. We validate our approach on the MP-100 benchmark, a comprehensive dataset comprising over 20,000 images spanning over 100 categories. Our solution boosts performance by 0.98% under a 1-shot setting, achieving a new state-of-the-art for CAPE. Additionally, we enhance the dataset with skeleton annotations. Our code and data are publicly available.
- Abstract（参考訳）: 従来の2次元ポーズ推定モデルは、カテゴリ固有の設計によって制限され、事前定義されたオブジェクトカテゴリにのみ適合する。
この制限は、関連するトレーニングデータがないため、新しいオブジェクトを扱う際に特に困難になる。
この制限に対処するため、カテゴリーに依存しないポーズ推定(CAPE)を導入した。
CAPEは、数ショットの単一モデルを使用して任意のオブジェクトカテゴリのキーポイントローカライズを可能にすることを目的としており、注釈付きキーポイントを持つ最小のサポートイメージを必要とする。
本稿では、入力ポーズデータをグラフとして扱うことにより、キーポイントを独立したエンティティとして扱う従来のCAPE技術との大きな違いを示す。
我々は、グラフベースのネットワークを通じてキーポイント間の固有の幾何学的関係を利用して対称性を破り、構造を保ち、オクルージョンをうまく扱う。
我々は、100以上のカテゴリにまたがる2万以上の画像からなる包括的なデータセットであるMP-100ベンチマークに対するアプローチを検証する。
提案手法は1ショット設定で0.98%向上し,CAPEの新たな最先端を実現する。
さらに、スケルトンアノテーションでデータセットを強化する。
私たちのコードとデータは公開されています。
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