論文の概要: BLAPose: Enhancing 3D Human Pose Estimation with Bone Length Adjustment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20731v2
• Date: Tue, 29 Oct 2024 04:25:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:40:46.622416
• Title: BLAPose: Enhancing 3D Human Pose Estimation with Bone Length Adjustment
• Title（参考訳）: BLAPose:骨長調整による3次元人物位置推定の強化
• Authors: Chih-Hsiang Hsu, Jyh-Shing Roger Jang,
• Abstract要約: この研究は、ビデオシーケンス全体にわたる全体的情報をキャプチャするために設計された、リカレントニューラルネットワークアーキテクチャを導入している。 本稿では, 身体的制約に順応する合成骨長を用いた新しい拡張戦略を提案する。 我々は,推定骨長を用いた人間のポーズ推定モデルを微調整し,顕著な改善を観察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.181969992118842
• License:
• Abstract: Current approaches in 3D human pose estimation primarily focus on regressing 3D joint locations, often neglecting critical physical constraints such as bone length consistency and body symmetry. This work introduces a recurrent neural network architecture designed to capture holistic information across entire video sequences, enabling accurate prediction of bone lengths. To enhance training effectiveness, we propose a novel augmentation strategy using synthetic bone lengths that adhere to physical constraints. Moreover, we present a bone length adjustment method that preserves bone orientations while substituting bone lengths with predicted values. Our results demonstrate that existing 3D human pose estimation models can be significantly enhanced through this adjustment process. Furthermore, we fine-tune human pose estimation models using inferred bone lengths, observing notable improvements. Our bone length prediction model surpasses the previous best results, and our adjustment and fine-tuning method enhance performance across several metrics on the Human3.6M dataset.
• Abstract（参考訳）: 3次元人間のポーズ推定における現在のアプローチは、主に3次元関節位置の後退に焦点を当てており、しばしば骨長の整合性や体対称性といった重要な物理的制約を無視している。 この研究は、ビデオシーケンス全体の全体的情報をキャプチャし、骨長の正確な予測を可能にするために設計された、リカレントニューラルネットワークアーキテクチャを導入している。 トレーニングの有効性を高めるため,身体的制約に固執する合成骨長を用いた新しい増強戦略を提案する。 また,骨長を予測値で置換しながら骨配向を保存する骨長調整法を提案する。 この調整により既存の3次元ポーズ推定モデルを大幅に向上できることを示す。 さらに、推定骨長を用いた人間のポーズ推定モデルを微調整し、顕著な改善を観察した。 我々の骨長予測モデルは, これまでの最良結果を上回るものであり, 調整法と微調整法によりHuman3.6Mデータセット上のいくつかの指標における性能が向上する。

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