Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient Human Pose Estimation: Leveraging Advanced Techniques with MediaPipe

論文の概要: Efficient Human Pose Estimation: Leveraging Advanced Techniques with MediaPipe

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15649v2
Date: Sat, 13 Jul 2024 16:22:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-17 00:06:54.767626
Title: Efficient Human Pose Estimation: Leveraging Advanced Techniques with MediaPipe
Title（参考訳）: 効率的なヒューマンポース推定:MediaPipeによる高度な手法の活用
Authors: Sandeep Singh Sengar, Abhishek Kumar, Owen Singh,
Abstract要約: 本研究では,MediaPipeフレームワークを用いた人間のポーズ推定の大幅な向上について述べる。この研究は精度、計算効率、リアルタイム処理能力の改善に焦点を当てている。この進歩は、拡張現実、スポーツ分析、ヘルスケアに幅広く応用されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.439359582541082
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: This study presents significant enhancements in human pose estimation using the MediaPipe framework. The research focuses on improving accuracy, computational efficiency, and real-time processing capabilities by comprehensively optimising the underlying algorithms. Novel modifications are introduced that substantially enhance pose estimation accuracy across challenging scenarios, such as dynamic movements and partial occlusions. The improved framework is benchmarked against traditional models, demonstrating considerable precision and computational speed gains. The advancements have wide-ranging applications in augmented reality, sports analytics, and healthcare, enabling more immersive experiences, refined performance analysis, and advanced patient monitoring. The study also explores the integration of these enhancements within mobile and embedded systems, addressing the need for computational efficiency and broader accessibility. The implications of this research set a new benchmark for real-time human pose estimation technologies and pave the way for future innovations in the field. The implementation code for the paper is available at https://github.com/avhixd/Human_pose_estimation.
Abstract（参考訳）: 本研究では,MediaPipeフレームワークを用いた人間のポーズ推定の大幅な向上について述べる。この研究は、基礎となるアルゴリズムを網羅的に最適化することで、精度、計算効率、リアルタイム処理能力を改善することに焦点を当てている。動的運動や部分閉塞といった難解なシナリオにまたがるポーズ推定精度を大幅に向上させる新しい修正が導入された。改良されたフレームワークは従来のモデルに対してベンチマークされ、かなりの精度と計算速度の向上を示す。この進歩は、拡張現実、スポーツ分析、ヘルスケアに幅広く応用されており、より没入的な体験、洗練されたパフォーマンス分析、高度な患者モニタリングを可能にしている。この研究は、モバイルおよび組み込みシステムへのこれらの拡張の統合についても検討し、計算効率とより広範なアクセシビリティの必要性に対処する。この研究がもたらす意味は、リアルタイムの人間のポーズ推定技術のための新しいベンチマークを設定し、この分野における将来のイノベーションの道を開くことである。論文の実装コードはhttps://github.com/avhixd/Human_pose_estimationで公開されている。

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