論文の概要: Benchmarking Monocular 3D Dog Pose Estimation Using In-The-Wild Motion Capture Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14412v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 15:33:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 13:03:05.449507
• Title: Benchmarking Monocular 3D Dog Pose Estimation Using In-The-Wild Motion Capture Data
• Title（参考訳）: In-The-Wild Motion Capture Dataを用いた単眼3次元犬の姿勢推定のベンチマーク
• Authors: Moira Shooter, Charles Malleson, Adrian Hilton,
• Abstract要約: 単眼画像からの3次元犬のポーズ推定に焦点をあてた新しいベンチマーク分析を提案する。 マルチモーダルなデータセット3DDogs-Labは屋内で撮影され、様々な犬種が通路で群がっている。 3DDogs-Wildは、光学マーカーをインペイントし、被験者を多様な環境に配置するデータセットの帰化バージョンです。 また, 3DDogs-Wild を用いたモデルトレーニングにより, フィールド内データの評価において, 性能が向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.042955091063444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We introduce a new benchmark analysis focusing on 3D canine pose estimation from monocular in-the-wild images. A multi-modal dataset 3DDogs-Lab was captured indoors, featuring various dog breeds trotting on a walkway. It includes data from optical marker-based mocap systems, RGBD cameras, IMUs, and a pressure mat. While providing high-quality motion data, the presence of optical markers and limited background diversity make the captured video less representative of real-world conditions. To address this, we created 3DDogs-Wild, a naturalised version of the dataset where the optical markers are in-painted and the subjects are placed in diverse environments, enhancing its utility for training RGB image-based pose detectors. We show that using the 3DDogs-Wild to train the models leads to improved performance when evaluating on in-the-wild data. Additionally, we provide a thorough analysis using various pose estimation models, revealing their respective strengths and weaknesses. We believe that our findings, coupled with the datasets provided, offer valuable insights for advancing 3D animal pose estimation.
• Abstract（参考訳）: 単眼画像からの3次元犬のポーズ推定に焦点をあてた新しいベンチマーク分析を提案する。 マルチモーダルなデータセット3DDogs-Labは屋内で撮影され、様々な犬種が通路で群がっている。 光学マーカーベースのモキャップシステム、RGBDカメラ、IMU、圧力マットからのデータが含まれている。 高品質なモーションデータを提供する一方で、光学マーカーの存在と背景の多様性の制限により、キャプチャされたビデオは現実の状態をあまり表さない。 そこで我々は、3DDogs-Wildという3Dogs-Wildを作成した。このデータセットは、光学マーカーをインペイントし、被験者を多様な環境に配置し、RGB画像ベースのポーズ検出装置を訓練するための有用性を向上する。 また, 3DDogs-Wild を用いたモデルトレーニングにより, フィールド内データの評価において, 性能が向上することを示した。 さらに、様々なポーズ推定モデルを用いて、それぞれの長所と短所を明らかにする。 得られたデータセットと組み合わせることで、3D動物のポーズ推定を推し進めるための貴重な洞察が得られると我々は信じている。

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