論文の概要: IMUOptimize: A Data-Driven Approach to Optimal IMU Placement for Human Pose Estimation with Transformer Architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08923v1
• Date: Wed, 14 Feb 2024 03:45:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-15 16:54:21.593922
• Title: IMUOptimize: A Data-Driven Approach to Optimal IMU Placement for Human Pose Estimation with Transformer Architecture
• Title（参考訳）: IMUOptimize:トランスフォーマーアーキテクチャを用いた人文推定のための最適IMU配置のためのデータ駆動アプローチ
• Authors: Varun Ramani and Hossein Khayemi and Yang Bai and Nakul Garg and Nirupam Roy
• Abstract要約: 本稿では,DIP-IMU,IMUPoser,TransPoseといった従来の研究から逸脱したIMUデータを用いた人間のポーズ予測手法を提案する。 我々は、最適なIMU配置のためのデータ駆動戦略と時系列解析のためのトランスフォーマーベースのモデルアーキテクチャの2つの主要な革新を紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.057930425739378
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a novel approach for predicting human poses using IMU data, diverging from previous studies such as DIP-IMU, IMUPoser, and TransPose, which use up to 6 IMUs in conjunction with bidirectional RNNs. We introduce two main innovations: a data-driven strategy for optimal IMU placement and a transformer-based model architecture for time series analysis. Our findings indicate that our approach not only outperforms traditional 6 IMU-based biRNN models but also that the transformer architecture significantly enhances pose reconstruction from data obtained from 24 IMU locations, with equivalent performance to biRNNs when using only 6 IMUs. The enhanced accuracy provided by our optimally chosen locations, when coupled with the parallelizability and performance of transformers, provides significant improvements to the field of IMU-based pose estimation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、DIP-IMU、IMUPoser、TransPoseといった従来の研究と異なり、双方向RNNと組み合わせて最大6個のIMUを用いて、人間のポーズを予測する新しいアプローチを提案する。 我々は、最適なIMU配置のためのデータ駆動戦略と時系列解析のためのトランスフォーマーベースのモデルアーキテクチャの2つの主要な革新を紹介した。 提案手法は従来の6 IMUベースのbiRNNモデルよりも優れているだけでなく、トランスフォーマーアーキテクチャは24 IMUロケーションから得られたデータからのポーズ再構成を著しく向上し、6 IMUのみを使用する場合のbiRNNに匹敵する性能を示した。 変換器の並列化性や性能と組み合わせることで,最適選択位置の精度が向上し,IMUに基づくポーズ推定の分野に大きな改善がもたらされた。

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