論文の概要: Diversifying Human Pose in Synthetic Data for Aerial-view Human Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15939v2
• Date: Thu, 12 Jun 2025 20:13:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-16 17:50:49.399371
• Title: Diversifying Human Pose in Synthetic Data for Aerial-view Human Detection
• Title（参考訳）: 航空ビュー人間検出のための合成データにおける人文の多様性
• Authors: Yi-Ting Shen, Hyungtae Lee, Heesung Kwon, Shuvra S. Bhattacharyya,
• Abstract要約: SynPoseDivは、既存の合成データセット内で人間のポーズを多様化する新しいフレームワークである。 拡散ベースのポーズジェネレータを使用して、リアルで多様な3Dポーズを生成する。 ソース・ツー・ターゲット・イメージ・トランスレータを通じて、新しいポーズで仮想文字の画像を生成する。 実験により、SynPoseDivは複数の航空ビュー人間検出ベンチマークにおける検出精度を大幅に向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.42439177494448
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Synthetic data generation has emerged as a promising solution to the data scarcity issue in aerial-view human detection. However, creating datasets that accurately reflect varying real-world human appearances, particularly diverse poses, remains challenging and labor-intensive. To address this, we propose SynPoseDiv, a novel framework that diversifies human poses within existing synthetic datasets. SynPoseDiv tackles two key challenges: generating realistic, diverse 3D human poses using a diffusion-based pose generator, and producing images of virtual characters in novel poses through a source-to-target image translator. The framework incrementally transitions characters into new poses using optimized pose sequences identified via Dijkstra's algorithm. Experiments demonstrate that SynPoseDiv significantly improves detection accuracy across multiple aerial-view human detection benchmarks, especially in low-shot scenarios, and remains effective regardless of the training approach or dataset size.
• Abstract（参考訳）: 合成データ生成は、航空ビューによる人間の検出におけるデータ不足問題に対する有望な解決策として浮上している。 しかし、実際の人間の外見、特に多様なポーズを正確に反映したデータセットを作成することは、依然として困難であり、労働集約的である。 これを解決するために,既存の合成データセット内で人間のポーズを多様化する新しいフレームワークであるSynPoseDivを提案する。 SynPoseDivは、拡散ベースのポーズジェネレータを使用してリアルで多様な3Dポーズを生成し、ソースからターゲットへのイメージトランスレータを通じて、新しいポーズにおける仮想文字の画像を生成する。 このフレームワークは、Dijkstraのアルゴリズムで特定された最適化されたポーズシーケンスを使用して、文字を新しいポーズに漸進的に変換する。 実験により、SynPoseDivは、特にローショットシナリオにおいて、複数の航空ビュー人間の検出ベンチマークにおける検出精度を著しく改善し、トレーニングアプローチやデータセットサイズに関わらず有効であることが示された。

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