論文の概要: Diffusion-based Pose Refinement and Muti-hypothesis Generation for 3D Human Pose Estimaiton

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04921v1
• Date: Wed, 10 Jan 2024 04:07:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 15:28:21.763021
• Title: Diffusion-based Pose Refinement and Muti-hypothesis Generation for 3D Human Pose Estimaiton
• Title（参考訳）: 拡散型ポスリファインメントと3次元ヒトポスエスティマイトンのためのムチヒスリセシス生成
• Authors: Hongbo Kang, Yong Wang, Mengyuan Liu, Doudou Wu, Peng Liu, Xinlin Yuan, Wenming Yang
• Abstract要約: 従来の3次元人物姿勢推定モデル(3DHPE)は、複数の仮説を生成することで、ポーズの精度を高めることを目的としていた。 ほとんどの仮説は真のポーズから大きく逸脱した。 決定論的モデルと比較すると、確率論的モデルにおける過剰な不確実性は、単一仮説予測においてより弱い性能をもたらす。 本稿では,逆拡散による決定論的モデルの出力を改良する拡散に基づく DRPose というフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.708016152889787
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Previous probabilistic models for 3D Human Pose Estimation (3DHPE) aimed to enhance pose accuracy by generating multiple hypotheses. However, most of the hypotheses generated deviate substantially from the true pose. Compared to deterministic models, the excessive uncertainty in probabilistic models leads to weaker performance in single-hypothesis prediction. To address these two challenges, we propose a diffusion-based refinement framework called DRPose, which refines the output of deterministic models by reverse diffusion and achieves more suitable multi-hypothesis prediction for the current pose benchmark by multi-step refinement with multiple noises. To this end, we propose a Scalable Graph Convolution Transformer (SGCT) and a Pose Refinement Module (PRM) for denoising and refining. Extensive experiments on Human3.6M and MPI-INF-3DHP datasets demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance on both single and multi-hypothesis 3DHPE. Code is available at https://github.com/KHB1698/DRPose.
• Abstract（参考訳）: 従来の3次元人物姿勢推定モデル(3DHPE)は、複数の仮説を生成することでポーズの精度を高めることを目的としていた。 しかし、ほとんどの仮説は実際のポーズから実質的に逸脱している。 決定論的モデルと比較すると、確率的モデルの過度な不確実性は単一仮説予測の性能を低下させる。 そこで本研究では,この2つの課題を解決するために,逆拡散により決定論的モデルの出力を洗練し,複数のノイズを伴うマルチステップリファインメントにより,現在のポーズベンチマークにおいてより適切なマルチハイポテーゼ予測を実現する,drposeと呼ばれる拡散ベースリファインメントフレームワークを提案する。 そこで本稿では,SGCT (Scalable Graph Convolution Transformer) とPRM (Pose Refinement Module) を提案する。 Human3.6M と MPI-INF-3DHP データセットの大規模な実験により,本手法は単相・多相両方の3DHPEにおける最先端性能を実現することが示された。 コードはhttps://github.com/KHB1698/DRPoseで入手できる。

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