論文の概要: Evaluating the evaluators: Towards human-aligned metrics for missing markers reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14334v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 09:44:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:26:02.688833
• Title: Evaluating the evaluators: Towards human-aligned metrics for missing markers reconstruction
• Title（参考訳）: 評価指標の評価:マーカーの欠如に対するヒトの対応指標に向けて
• Authors: Taras Kucherenko, Derek Peristy, Judith Bütepage,
• Abstract要約: アニメーションデータは、複数のカメラを用いて光学マーカーの位置を確立する光学的モーションキャプチャシステムを通して取得されることが多い。 これは、マーカー再構成の欠如に対する機械学習ベースのソリューションへの関心を喚起した。 この分野の進展を推し進める、より相関性の高い指標のセットを導入し、評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6997581911188857
• License:
• Abstract: Animation data is often obtained through optical motion capture systems, which utilize a multitude of cameras to establish the position of optical markers. However, system errors or occlusions can result in missing markers, the manual cleaning of which can be time-consuming. This has sparked interest in machine learning-based solutions for missing marker reconstruction in the academic community. Most academic papers utilize a simplistic mean square error as the main metric. In this paper, we show that this metric does not correlate with subjective perception of the fill quality. We introduce and evaluate a set of better-correlated metrics that can drive progress in the field.
• Abstract（参考訳）: アニメーションデータは、複数のカメラを用いて光学マーカーの位置を確立する光学的モーションキャプチャシステムを通して取得されることが多い。 しかし、システムエラーや閉塞が原因でマーカーが欠落し、手作業によるクリーニングは時間を要する可能性がある。 このことが、学術コミュニティにおけるマーカー再構築の欠如に対する機械学習ベースのソリューションへの関心を喚起した。 ほとんどの学術論文では、単純な平均二乗誤差を主計量として用いている。 本稿では,この指標が充填品質の主観的知覚と相関しないことを示す。 この分野の進展を推し進める、より相関性の高い指標のセットを導入し、評価する。

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