論文の概要: Unsupervised Prior Learning: Discovering Categorical Pose Priors from Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03858v1
• Date: Fri, 4 Oct 2024 18:43:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 15:50:43.452855
• Title: Unsupervised Prior Learning: Discovering Categorical Pose Priors from Videos
• Title（参考訳）: 教師なしの事前学習:ビデオからカテゴリの優先順位を発見する
• Authors: Ziyu Wang, Shuangpeng Han, Mike Zheng Shou, Mengmi Zhang,
• Abstract要約: 前者は、システムに関する信念や仮定の集まりを表し、推論と意思決定を支援する。 本稿では、AIモデルが自己教師型でビデオからオブジェクトをアニメーションする事前ポーズを学習する、ポーズ推定における教師なし事前学習の課題を紹介する。 本稿では,PPL(Pose Prior Learner)という新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.190277325663754
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A prior represents a set of beliefs or assumptions about a system, aiding inference and decision-making. In this work, we introduce the challenge of unsupervised prior learning in pose estimation, where AI models learn pose priors of animate objects from videos in a self-supervised manner. These videos present objects performing various actions, providing crucial information about their keypoints and connectivity. While priors are effective in pose estimation, acquiring them can be difficult. We propose a novel method, named Pose Prior Learner (PPL), to learn general pose priors applicable to any object category. PPL uses a hierarchical memory to store compositional parts of prototypical poses, from which we distill a general pose prior. This prior enhances pose estimation accuracy through template transformation and image reconstruction. PPL learns meaningful pose priors without any additional human annotations or interventions, outperforming competitive baselines on both human and animal pose estimation datasets. Notably, our experimental results reveal the effectiveness of PPL using learnt priors for pose estimation on occluded images. Through iterative inference, PPL leverages priors to refine estimated poses, regressing them to any prototypical poses stored in memory. Our code, model, and data will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: 前者は、システムに関する信念や仮定の集まりを表し、推論と意思決定を支援する。 本稿では、AIモデルが自己教師型でビデオからオブジェクトをアニメーションする事前ポーズを学習する、ポーズ推定における教師なし事前学習の課題を紹介する。 これらのビデオは、さまざまなアクションを実行し、キーポイントと接続性に関する重要な情報を提供する。 前者はポーズ推定に有効であるが、それを取得することは困難である。 本稿では,PPL(Pose Prior Learner)という新しい手法を提案する。 PPLは階層記憶を用いて、原型的なポーズの合成部分を保存する。 これによりテンプレート変換と画像再構成によりポーズ推定精度が向上する。 PPLは、追加の人間のアノテーションや介入なしに有意義なポーズ前処理を学習し、人間と動物のポーズ推定データセットの競争ベースラインを上回っている。 特に,本実験の結果から,学習済み先行画像のポーズ推定におけるPPLの有効性が明らかとなった。 反復推論により、PPLは推定されたポーズを洗練させ、メモリに格納された任意の原型ポーズに回帰させる。 私たちのコード、モデル、データは公開されます。

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