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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14334v2
• Date: Fri, 28 Mar 2025 15:29:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 15:29:58.817024
• 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. Additionally, 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。 さらに,この分野の進展を推し進める,関連性の高い指標のセットを導入し,評価する。

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