論文の概要: EA-RAS: Towards Efficient and Accurate End-to-End Reconstruction of Anatomical Skeleton

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01555v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 02:46:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 03:21:06.656729
• Title: EA-RAS: Towards Efficient and Accurate End-to-End Reconstruction of Anatomical Skeleton
• Title（参考訳）: EA-RAS : 解剖学的骨格の高効率・高精度エンド・ツー・エンド再構築を目指して
• Authors: Zhiheng Peng, Kai Zhao, Xiaoran Chen, Li Ma, Siyu Xia, Changjie Fan, Weijian Shang, Wei Jing,
• Abstract要約: EA-RASは単段、軽量、プラグアンドプレイの解剖学的骨格推定器である。 1枚のRGB画像入力だけで、任意のポーズでリアルタイムで正確に解剖学的にリアルな骨格を提供することができる。 我々の回帰法は、既存の手法よりも800倍以上高速で、リアルタイムの要求を満たす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.290019864619605
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Efficient, accurate and low-cost estimation of human skeletal information is crucial for a range of applications such as biology education and human-computer interaction. However, current simple skeleton models, which are typically based on 2D-3D joint points, fall short in terms of anatomical fidelity, restricting their utility in fields. On the other hand, more complex models while anatomically precise, are hindered by sophisticate multi-stage processing and the need for extra data like skin meshes, making them unsuitable for real-time applications. To this end, we propose the EA-RAS (Towards Efficient and Accurate End-to-End Reconstruction of Anatomical Skeleton), a single-stage, lightweight, and plug-and-play anatomical skeleton estimator that can provide real-time, accurate anatomically realistic skeletons with arbitrary pose using only a single RGB image input. Additionally, EA-RAS estimates the conventional human-mesh model explicitly, which not only enhances the functionality but also leverages the outside skin information by integrating features into the inside skeleton modeling process. In this work, we also develop a progressive training strategy and integrated it with an enhanced optimization process, enabling the network to obtain initial weights using only a small skin dataset and achieve self-supervision in skeleton reconstruction. Besides, we also provide an optional lightweight post-processing optimization strategy to further improve accuracy for scenarios that prioritize precision over real-time processing. The experiments demonstrated that our regression method is over 800 times faster than existing methods, meeting real-time requirements. Additionally, the post-processing optimization strategy provided can enhance reconstruction accuracy by over 50% and achieve a speed increase of more than 7 times.
• Abstract（参考訳）: ヒト骨格情報の効率的かつ正確かつ低コストな推定は、生物学教育や人間とコンピュータの相互作用など、幅広い応用に欠かせない。 しかし、現在の単純な骨格モデルは通常2D-3Dの接合点に基づいており、解剖学的な忠実さの観点からは不足しており、フィールドでの有効性を制限している。 一方、より複雑なモデルは解剖学的に正確だが、高度なマルチステージ処理とスキンメッシュのような余分なデータを必要とするため、リアルタイムアプリケーションには適さない。 この目的のために,単段,軽量,プラグアンドプレイの解剖学的骨格推定器であるEA-RAS(Towards Efficient and Accurate End-to-End Reconstruction of Anatomical Skeleton)を提案する。 さらに、EA-RASは、機能を強化するだけでなく、内部の骨格モデリングプロセスに機能を統合することで外部の皮膚情報も活用する従来のヒト・メシュモデルを明示的に推定する。 本研究は, プログレッシブトレーニング戦略を開発し, 改良された最適化プロセスと統合することにより, 小さなスキンデータセットのみを用いて初期重み付けを行い, 骨格再構築における自己監督を実現する。 さらに、リアルタイム処理よりも精度を優先するシナリオの精度をさらに向上するための、オプションの軽量な後処理最適化戦略も提供します。 実験により,我々の回帰法は既存手法の800倍以上の速度で,リアルタイム要求を満たすことを示した。 さらに、提供された後処理最適化戦略は、再構築精度を50%以上向上させ、7回以上の高速化を実現することができる。

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