論文の概要: CapeLLM: Support-Free Category-Agnostic Pose Estimation with Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06869v2
• Date: Thu, 14 Aug 2025 02:34:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 13:42:22.742077
• Title: CapeLLM: Support-Free Category-Agnostic Pose Estimation with Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: CapeLLM: マルチモーダル大言語モデルによるサポートフリーカテゴリー非依存ポス推定
• Authors: Junho Kim, Hyungjin Chung, Byung-Hoon Kim,
• Abstract要約: カテゴリーに依存しないポーズ推定(CAPE)は、伝統的に注釈付きキーポイントを持つサポートイメージに依存してきた。 本稿では,CAPE用に設計された最初のマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)であるCapeLLMを紹介する。 提案手法では,MP-100ベンチマークを1ショット,さらに5ショット設定で新たな最先端に設定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.121331575626023
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Category-agnostic pose estimation (CAPE) has traditionally relied on support images with annotated keypoints, a process that is often cumbersome and may fail to fully capture the necessary correspondences across diverse object categories. Recent efforts have explored the use of text queries, leveraging their enhanced stability and generalization capabilities. However, existing approaches often remain constrained by their reliance on support queries, their failure to fully utilize the rich priors embedded in pre-trained large language models, and the limitations imposed by their parametric distribution assumptions. To address these challenges, we introduce CapeLLM, the first multimodal large language model (MLLM) designed for CAPE. Our method only employs query image and detailed text descriptions as an input to estimate category-agnostic keypoints. Our method encompasses effective training strategies and carefully designed instructions for applying the MLLM to CAPE. Moreover, we propose an inference mechanism that further enhances the reasoning process for unseen keypoints. while flexibly modeling their underlying spatial distribution and uncertainty, allowing for adaptive refinement based on contextual cues. We conducted extensive experiments to apply the MLLM to CAPE effectively, focusing not only on the model architecture and prompt design but also on ensuring robustness across input variations. Our approach sets a new state-of-the-art on the MP-100 benchmark in the 1-shot and even 5-shot setting, marking a significant advancement in the field of category-agnostic pose estimation. Code is available at https://github.com/Junhojuno/CapeLLM.
• Abstract（参考訳）: カテゴリーに依存しないポーズ推定(CAPE)は伝統的に、注釈付きキーポイントを持つサポートイメージに依存してきた。 近年,テキストクエリの利用について検討し,安定性の向上と一般化機能を活用している。 しかし、既存のアプローチは、サポートクエリに依存すること、事前訓練された大規模言語モデルに埋め込まれたリッチな事前処理を十分に活用できないこと、パラメトリックな分布仮定によって課される制限によって制約されることが多い。 これらの課題に対処するために、CAPE用に設計された最初のマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)であるCapeLLMを紹介する。 本手法では,カテゴリに依存しないキーポイントを推定するための入力として,クエリ画像と詳細なテキスト記述のみを用いる。 本手法は, MLLMをCAPEに適用するための効果的なトレーニング戦略と, 慎重に設計した指示を含む。 さらに,未知のキーポイントの推論プロセスをさらに強化する推論機構を提案する。 空間分布と不確かさを柔軟にモデル化し 文脈に基づく適応的な改善を可能にします MLLMをCAPEに効果的に適用するための広範囲な実験を行い、モデルアーキテクチャと迅速な設計だけでなく、入力変動に対する堅牢性の確保にも焦点をあてた。 提案手法は,MP-100ベンチマークを1ショットで,さらに5ショットで行うことで,カテゴリーに依存しないポーズ推定の分野での大きな進歩を示すものである。 コードはhttps://github.com/Junhojuno/CapeLLM.comで入手できる。

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