論文の概要: Comparison of marker-less 2D image-based methods for infant pose estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04980v3
• Date: Wed, 26 Mar 2025 14:45:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 16:24:39.947451
• Title: Comparison of marker-less 2D image-based methods for infant pose estimation
• Title（参考訳）: 乳児ポーズ推定のためのマーカーレス2次元画像ベース手法の比較
• Authors: Lennart Jahn, Sarah Flügge, Dajie Zhang, Luise Poustka, Sven Bölte, Florentin Wörgötter, Peter B Marschik, Tomas Kulvicius,
• Abstract要約: 成人で訓練された最高パフォーマンスジェネリックモデルであるViTPoseも幼児で最高のパフォーマンスを発揮する。 トップダウンビューから得られるポーズ推定精度は、対角ビューから得られるポーズ推定精度よりも著しく優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7726930707973048
• License:
• Abstract: In this study we compare the performance of available generic- and infant-pose estimators for a video-based automated general movement assessment (GMA), and the choice of viewing angle for optimal recordings, i.e., conventional diagonal view used in GMA vs. top-down view. We used 4500 annotated video-frames from 75 recordings of infant spontaneous motor functions from 4 to 26 weeks. To determine which pose estimation method and camera angle yield the best pose estimation accuracy on infants in a GMA related setting, the distance to human annotations and the percentage of correct key-points (PCK) were computed and compared. The results show that the best performing generic model trained on adults, ViTPose, also performs best on infants. We see no improvement from using infant-pose estimators over the generic pose estimators on our infant dataset. However, when retraining a generic model on our data, there is a significant improvement in pose estimation accuracy. The pose estimation accuracy obtained from the top-down view is significantly better than that obtained from the diagonal view, especially for the detection of the hip key-points. The results also indicate limited generalization capabilities of infant-pose estimators to other infant datasets, which hints that one should be careful when choosing infant pose estimators and using them on infant datasets which they were not trained on. While the standard GMA method uses a diagonal view for assessment, pose estimation accuracy significantly improves using a top-down view. This suggests that a top-down view should be included in recording setups for automated GMA research.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,GMA(ビデオベース総合運動評価)の汎用的および幼児向け推定器の性能と,GMAとトップダウンの視界における従来の対角的視界の最適記録に対する視角の選択を比較した。 乳児の自発運動機能の75記録から4500の注釈付きビデオフレームを4週間から26週間使用した。 GMA関連環境で、どのポーズ推定方法とカメラアングルが幼児に最適なポーズ推定精度をもたらすかを決定するために、人間のアノテーションと正しいキーポイント(PCK)の比率を計算して比較した。 以上の結果から,成人のViTPoseを訓練する上で,最も優れた行動モデルが幼児の行動に有効であることが示唆された。 幼児データセット上の一般的なポーズ推定値に対して、幼児の目的推定値を使用することによる改善は見つからない。 しかし、データ上でジェネリックモデルを再トレーニングする場合、ポーズ推定精度が大幅に向上する。 トップダウンビューから得られるポーズ推定精度は、特にヒップキーポイントの検出において、対角ビューから得られたポーズ推定精度よりも著しく優れている。 また,乳児のポーズ推定装置を他の乳幼児のデータセットに限定した一般化能力を示し,乳幼児のポーズ推定装置を選択し,訓練を受けていない幼児のデータセットに使用する場合には注意が必要であることを示唆した。 標準GMA法は対角ビューを用いて評価を行うが、ポーズ推定精度はトップダウンビューを用いて大幅に向上する。 これは、自動GMA研究のための記録設定にトップダウンビューを含めるべきであることを示唆している。

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