Fugu-MT 論文翻訳(概要): 4-Dimensional deformation part model for pose estimation using Kalman filter constraints

論文の概要: 4-Dimensional deformation part model for pose estimation using Kalman filter constraints

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04953v1
Date: Wed, 7 Feb 2024 15:37:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-08 14:51:27.712892
Title: 4-Dimensional deformation part model for pose estimation using Kalman filter constraints
Title（参考訳）: カルマンフィルタ制約を用いたポーズ推定のための4次元変形部モデル
Authors: Enrique Martinez-Berti, Antonio-Jose Sanchez-Salmeron, Carlos Ricolfe-Viala
Abstract要約: 本論文の主な目的は, 4次元変形部モデル部分解に加わったカルマンフィルタを用いた場合のポーズ推定精度への影響を分析することである。実験は、この手法が最先端の手法と比較してポーズ推定精度を向上し、カルマンフィルタがこの精度を向上させることを示す2つのデータセットで実行される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: The main goal of this article is to analyze the effect on pose estimation accuracy when using a Kalman filter added to 4-dimensional deformation part model partial solutions. The experiments run with two data sets showing that this method improves pose estimation accuracy compared with state-of-the-art methods and that a Kalman filter helps to increase this accuracy.
Abstract（参考訳）: 本稿の主目的は,4次元変形部モデル部分解にカルマンフィルタを付加した場合のポーズ推定精度への影響を分析することである。実験は、この手法が最先端の手法と比較してポーズ推定精度を向上し、カルマンフィルタがこの精度を向上させることを示す2つのデータセットで実行される。

関連論文リスト

Outlier-robust Kalman Filtering through Generalised Bayes [45.51425214486509]
我々は、状態空間モデルにおけるオンラインフィルタリングのための新しい、確実に堅牢でクローズドなベイズ更新ルールを導出する。提案手法は, より少ない計算コストで, 他の頑健なフィルタリング手法に適合し, 性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-09T09:40:56Z)
DeepKalPose: An Enhanced Deep-Learning Kalman Filter for Temporally Consistent Monocular Vehicle Pose Estimation [6.483509903853654]
DeepKalPoseは、ディープラーニングベースのKalmanフィルタを用いて、ビデオに適用される単眼車ポーズ推定における時間的一貫性を高める新しいアプローチである。提案手法は, 各種条件, 特に閉塞車や遠距離車において, ポーズ精度とロバスト性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-25T12:15:11Z)
Posterior Estimation for Dynamic PET imaging using Conditional Variational Inference [10.206699988915183]
効率的な後続推定のためのディープラーニングに基づくフレームワークを提案する。具体的には、潜伏変数を導入することにより、フォワードプロセスにおける情報損失に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-24T14:05:30Z)
Low-rank extended Kalman filtering for online learning of neural networks from streaming data [71.97861600347959]
非定常データストリームから非線形関数のパラメータを推定するための効率的なオンライン近似ベイズ推定アルゴリズムを提案する。この方法は拡張カルマンフィルタ (EKF) に基づいているが、新しい低ランク+斜角行列分解法を用いている。変分推論に基づく手法とは対照的に,本手法は完全に決定論的であり,ステップサイズチューニングを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-31T03:48:49Z)
On Calibrating Semantic Segmentation Models: Analyses and An Algorithm [51.85289816613351]
セマンティックセグメンテーションキャリブレーションの問題について検討する。モデルキャパシティ、作物サイズ、マルチスケールテスト、予測精度はキャリブレーションに影響を及ぼす。我々は、単純で統一的で効果的なアプローチ、すなわち選択的スケーリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-22T22:05:16Z)
Split-KalmanNet: A Robust Model-Based Deep Learning Approach for SLAM [101.32324781612172]
SLAMは、未知の環境の地図を構築し、地図上の移動エージェントの位置を同時にローカライズする手法である。拡張カルマンフィルタ(EKF)は、オンラインSLAMの低複雑性ソリューションとして広く採用されている。スプリットカルマンネット(Split-KalmanNet)と呼ばれるオンラインSLAMにおいて,ディープラーニングのパワーを用いた頑健なEKFアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-18T07:10:38Z)
Computational Doob's h-transforms for Online Filtering of Discretely Observed Diffusions [65.74069050283998]
本研究では,Doobの$h$-transformsを近似する計算フレームワークを提案する。提案手法は、最先端粒子フィルタよりも桁違いに効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-07T15:03:05Z)
A Model for Multi-View Residual Covariances based on Perspective Deformation [88.21738020902411]
マルチビューSfM, オードメトリ, SLAMセットアップにおける視覚的残差の共分散モデルの導出を行う。我々は、合成データと実データを用いてモデルを検証し、それを光度および特徴量に基づくバンドル調整に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-01T21:21:56Z)
Real-time Ionospheric Imaging of S4 Scintillation from Limited Data with Parallel Kalman Filters and Smoothness [91.3755431537592]
南アメリカ上空350kmでS4振幅シンチレーションの2次元電離層像を時間分解能1分で作成する。その結果, 地上受信機のネットワークが比較的良好なエリアでは, 生成画像が信頼性の高いリアルタイム結果を提供できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-11T23:09:14Z)
Single upper limb pose estimation method based on improved stacked hourglass network [5.342260499725028]
一人称ポーズ推定において高精度かつリアルタイムなパフォーマンスを実現することは困難である。本稿では,エンド・ツー・エンドアプローチに基づく一人称上肢ポーズ推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-16T04:48:40Z)

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。