Fugu-MT 論文翻訳(概要): Limitations of (Procrustes) Alignment in Assessing Multi-Person Human Pose and Shape Estimation

論文の概要: Limitations of (Procrustes) Alignment in Assessing Multi-Person Human Pose and Shape Estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16861v1
Date: Wed, 25 Sep 2024 12:15:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-27 03:55:18.723840
Title: Limitations of (Procrustes) Alignment in Assessing Multi-Person Human Pose and Shape Estimation
Title（参考訳）: マルチパーソン・ヒューマン・ポース評価における(プロクリスト)アライメントの限界と形状推定
Authors: Drazic Martin, Pierre Perrault,
Abstract要約: 我々は,映像監視のシナリオにおいて,人間の3Dポーズと形状を正確に推定する上での課題に焦点をあてる。地上面との3Dメッシュのアライメントを改良してメトリクスを強化することを目的としたRotAvatを紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.980273012483663
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We delve into the challenges of accurately estimating 3D human pose and shape in video surveillance scenarios. Beginning with the advocacy for metrics like W-MPJPE and W-PVE, which omit the (Procrustes) realignment step, to improve model evaluation, we then introduce RotAvat. This technique aims to enhance these metrics by refining the alignment of 3D meshes with the ground plane. Through qualitative comparisons, we demonstrate RotAvat's effectiveness in addressing the limitations of existing aproaches.
Abstract（参考訳）: ビデオ監視のシナリオにおいて、人間の3Dポーズと形状を正確に推定する上での課題を掘り下げる。まず,W-MPJPE や W-PVE などの指標がモデル評価を改善するために (プロクリスト) 再編成ステップを省略した上で,RotAvat を導入する。この技術は,3次元メッシュと地上面とのアライメントを改良することにより,これらの指標を強化することを目的としている。質的な比較を通じて、既存のアプロッシュの限界に対処するRotAvatの有効性を実証する。

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