論文の概要: PACE: Pose Annotations in Cluttered Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15130v1
• Date: Sat, 23 Dec 2023 01:38:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 19:35:51.448679
• Title: PACE: Pose Annotations in Cluttered Environments
• Title（参考訳）: PACE: クラッタ環境における Pose アノテーション
• Authors: Yang You, Kai Xiong, Zhening Yang, Zhengxiang Huang, Junwei Zhou, Ruoxi Shi, Zhou Fang, Adam W. Harley, Cewu Lu
• Abstract要約: PACEは、乱雑なシナリオにおけるポーズ推定手法の開発と評価を促進するために設計された大規模なベンチマークである。 PACEには54,945のフレームと、300の動画に257,673のアノテーションがあり、44のカテゴリから576のオブジェクトをカバーし、厳密で明瞭なアイテムが混在している。 我々は、PACEを、私たちが開発したアノテーションツールとともに、公開評価ベンチマークとしてリリースし、この分野のさらなる進歩を刺激する予定です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.019143952287365
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pose estimation is a crucial task in computer vision, enabling tracking and manipulating objects in images or videos. While several datasets exist for pose estimation, there is a lack of large-scale datasets specifically focusing on cluttered scenes with occlusions. This limitation is a bottleneck in the development and evaluation of pose estimation methods, particularly toward the goal of real-world application in environments where occlusions are common. Addressing this, we introduce PACE (Pose Annotations in Cluttered Environments), a large-scale benchmark designed to advance the development and evaluation of pose estimation methods in cluttered scenarios. PACE encompasses 54,945 frames with 257,673 annotations across 300 videos, covering 576 objects from 44 categories and featuring a mix of rigid and articulated items in cluttered scenes. To annotate the real-world data efficiently, we developed an innovative annotation system utilizing a calibrated 3-camera setup. We test state-of-the-art algorithms in PACE along two tracks: pose estimation, and object pose tracking, revealing the benchmark's challenges and research opportunities. We plan to release PACE as a public evaluation benchmark, along the annotations tools we developed, to stimulate further advancements in the field. Our code and data is available on https://github.com/qq456cvb/PACE.
• Abstract（参考訳）: ポーズ推定はコンピュータビジョンにおいて重要なタスクであり、画像やビデオのオブジェクトの追跡と操作を可能にする。 ポーズ推定用のデータセットはいくつか存在するが、オクルージョンのある散らかったシーンに特化して大規模なデータセットは存在しない。 この制限はポーズ推定手法の開発と評価におけるボトルネックであり、特にオクルージョンが一般的である環境での現実世界の応用の目標に向かっている。 PACE(Pose Annotations in Cluttered Environments)は,乱雑なシナリオにおけるポーズ推定手法の開発と評価を促進するために設計された大規模ベンチマークである。 PACEには54,945のフレームがあり、300の動画に257,673のアノテーションがあり、44のカテゴリから576のオブジェクトをカバーしている。 実世界のデータを効率的にアノテートするために,3カメラのキャリブレーションを用いた革新的なアノテーションシステムを開発した。 我々は2つのトラック(ポーズ推定とオブジェクトポーズ追跡)に沿って最先端アルゴリズムをペースでテストし、ベンチマークの課題と研究機会を明らかにする。 PACEは、私たちが開発したアノテーションツールとともに、公開評価ベンチマークとしてリリースする予定です。 私たちのコードとデータはhttps://github.com/qq456cvb/paceで入手できます。

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