論文の概要: V-VIPE: Variational View Invariant Pose Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07092v1
• Date: Tue, 9 Jul 2024 17:59:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 16:57:59.103505
• Title: V-VIPE: Variational View Invariant Pose Embedding
• Title（参考訳）: V-VIPE: 変分ビュー不変ポス埋め込み
• Authors: Mara Levy, Abhinav Shrivastava,
• Abstract要約: 変分オートエンコーダ(VAE)を用いて、標準座標空間における3次元ポーズを表す埋め込みを求める。 これらの埋め込みからデコーダを用いて3Dのポーズを推定できるだけでなく、目に見えない3Dのポーズを生成することもできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.505641100024064
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning to represent three dimensional (3D) human pose given a two dimensional (2D) image of a person, is a challenging problem. In order to make the problem less ambiguous it has become common practice to estimate 3D pose in the camera coordinate space. However, this makes the task of comparing two 3D poses difficult. In this paper, we address this challenge by separating the problem of estimating 3D pose from 2D images into two steps. We use a variational autoencoder (VAE) to find an embedding that represents 3D poses in canonical coordinate space. We refer to this embedding as variational view-invariant pose embedding V-VIPE. Using V-VIPE we can encode 2D and 3D poses and use the embedding for downstream tasks, like retrieval and classification. We can estimate 3D poses from these embeddings using the decoder as well as generate unseen 3D poses. The variability of our encoding allows it to generalize well to unseen camera views when mapping from 2D space. To the best of our knowledge, V-VIPE is the only representation to offer this diversity of applications. Code and more information can be found at https://v-vipe.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 人の2次元(2次元)画像を与えられた3次元(3次元)人間のポーズを表現することを学ぶことは、難しい問題である。 問題をより曖昧にするためには、カメラ座標空間における3次元ポーズを推定することが一般的になっている。 しかし、これは2つの3Dポーズを比較することが困難である。 本稿では,2次元画像から3次元ポーズを推定する問題を2段階に分けることで,この問題に対処する。 変分オートエンコーダ(VAE)を用いて、標準座標空間における3次元ポーズを表す埋め込みを求める。 この埋め込みを、可変ビュー不変ポーズ埋め込みV-VIPEと呼ぶ。 V-VIPEを使えば、2Dと3Dのポーズをエンコードして、検索や分類といった下流タスクに埋め込みを使用できます。 これらの埋め込みからデコーダを用いて3Dのポーズを推定できるだけでなく、目に見えない3Dのポーズを生成することもできる。 符号化の可変性により、2次元空間からのマッピングでは見えないカメラビューによく対応できる。 私たちの知る限りでは、V-VIPEは、この多様なアプリケーションを提供する唯一の表現です。 コードと詳細はhttps://v-vipe.github.io/.com/で確認できる。

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