論文の概要: SkelFormer: Markerless 3D Pose and Shape Estimation using Skeletal Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12625v1
- Date: Fri, 19 Apr 2024 04:51:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-22 16:15:12.866349
- Title: SkelFormer: Markerless 3D Pose and Shape Estimation using Skeletal Transformers
- Title(参考訳): SkelFormer:骨格変換器を用いたマーカレス3次元ポースと形状推定
- Authors: Vandad Davoodnia, Saeed Ghorbani, Alexandre Messier, Ali Etemad,
- Abstract要約: マルチビュー人間のポーズと形状推定のための新しいマーカーレスモーションキャプチャパイプラインであるSkelFormerを紹介する。
提案手法は,まず市販の2次元キーポイント推定器を用いて,大規模インザミルドデータに基づいて事前トレーニングを行い,3次元関節位置を求める。
次に、重雑音観測から、関節の位置をポーズと形状の表現にマッピングする回帰に基づく逆運動性骨格変換器を設計する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 57.46911575980854
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce SkelFormer, a novel markerless motion capture pipeline for multi-view human pose and shape estimation. Our method first uses off-the-shelf 2D keypoint estimators, pre-trained on large-scale in-the-wild data, to obtain 3D joint positions. Next, we design a regression-based inverse-kinematic skeletal transformer that maps the joint positions to pose and shape representations from heavily noisy observations. This module integrates prior knowledge about pose space and infers the full pose state at runtime. Separating the 3D keypoint detection and inverse-kinematic problems, along with the expressive representations learned by our skeletal transformer, enhance the generalization of our method to unseen noisy data. We evaluate our method on three public datasets in both in-distribution and out-of-distribution settings using three datasets, and observe strong performance with respect to prior works. Moreover, ablation experiments demonstrate the impact of each of the modules of our architecture. Finally, we study the performance of our method in dealing with noise and heavy occlusions and find considerable robustness with respect to other solutions.
- Abstract(参考訳): マルチビュー人間のポーズと形状推定のための新しいマーカーレスモーションキャプチャパイプラインであるSkelFormerを紹介する。
提案手法は,まず市販の2次元キーポイント推定器を用いて,大規模インザミルドデータに基づいて事前トレーニングを行い,3次元関節位置を求める。
次に、重雑音観測から、関節の位置をポーズと形状の表現にマッピングする回帰に基づく逆運動性骨格変換器を設計する。
このモジュールは、ポーズ空間に関する事前の知識を統合し、実行時にフルポーズ状態を推測する。
3次元キーポイント検出と逆キネマティックな問題と、骨格トランスフォーマーが学習した表現の分離により、ノイズのないデータに対する我々の手法の一般化が促進される。
提案手法は,3つのデータセットを用いて,分布内および分布外の両方で3つの公開データセット上で評価し,先行研究に対して強い性能を示す。
さらに、アブレーション実験では、アーキテクチャの各モジュールの影響が示されています。
最後に,ノイズや重閉塞に対処する手法の性能について検討し,他の解に対するロバスト性について検討した。
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