Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the power of data augmentation for head pose estimation

論文の概要: On the power of data augmentation for head pose estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05357v2
Date: Wed, 10 Jul 2024 18:35:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-12 11:44:36.296954
Title: On the power of data augmentation for head pose estimation
Title（参考訳）: 頭部ポーズ推定のためのデータ拡張のパワーについて
Authors: Michael Welter,
Abstract要約: 本稿では, 自然画像へのより良い一般化を実現するために, 合成データの異なるフレーバーの組み合わせを提案する。精度と効率の両面での競合モデルが得られ、実際のリアルタイムアプリケーションで完全な6つのDoFポーズ推定が可能となる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Deep learning has been impressively successful in the last decade in predicting human head poses from monocular images. For in-the-wild inputs, the research community has predominantly relied on a single training set of semi-synthetic nature. This paper suggest the combination of different flavors of synthetic data in order to achieve better generalization to natural images. Moreover, additional expansion of the data volume using traditional out-of-plane rotation synthesis is considered. Together with a novel combination of losses and a network architecture with a standard feature-extractor, a competitive model is obtained, both in accuracy and efficiency, which allows full 6 DoF pose estimation in practical real-time applications.
Abstract（参考訳）: 深層学習は、モノクラー画像から人間の頭部のポーズを予測することで、過去10年間、驚くべき成功を収めてきた。インザワイルドインプットでは、研究コミュニティは主として、半合成的な1つのトレーニングセットに依存している。本稿では, 自然画像へのより良い一般化を実現するために, 合成データの異なるフレーバーの組み合わせを提案する。さらに、従来の外面回転合成によるデータボリュームのさらなる拡張も検討した。ネットワークアーキテクチャと標準的な特徴抽出器を組み合わせることで、精度と効率の両面での競争モデルが得られ、実用的なリアルタイムアプリケーションにおいて完全な6DoFポーズ推定が可能となった。

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