論文の概要: Detection, Pose Estimation and Segmentation for Multiple Bodies: Closing the Virtuous Circle
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01562v1
- Date: Mon, 02 Dec 2024 14:50:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 21:11:22.612721
- Title: Detection, Pose Estimation and Segmentation for Multiple Bodies: Closing the Virtuous Circle
- Title（参考訳）: 複数の体に対する検出, ポス推定, セグメンテーション:硝子体循環を閉鎖する
- Authors: Miroslav Purkrabek, Jiri Matas,
- Abstract要約: 境界ボックスの代わりにセグメンテーションマスクによるポーズ推定モデルを適用し,インスタンス分離を改善する。
BBox-Mask-Pose (BMP)は、検出、セグメンテーション、ポーズ推定を自己改善フィードバックループに統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.63316659365843
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Human pose estimation methods work well on separated people but struggle with multi-body scenarios. Recent work has addressed this problem by conditioning pose estimation with detected bounding boxes or bottom-up-estimated poses. Unfortunately, all of these approaches overlooked segmentation masks and their connection to estimated keypoints. We condition pose estimation model by segmentation masks instead of bounding boxes to improve instance separation. This improves top-down pose estimation in multi-body scenarios but does not fix detection errors. Consequently, we develop BBox-Mask-Pose (BMP), integrating detection, segmentation and pose estimation into self-improving feedback loop. We adapt detector and pose estimation model for conditioning by instance masks and use Segment Anything as pose-to-mask model to close the circle. With only small models, BMP is superior to top-down methods on OCHuman dataset and to detector-free methods on COCO dataset, combining the best from both approaches and matching state of art performance in both settings. Code is available on https://mirapurkrabek.github.io/BBox-Mask-Pose.
- Abstract（参考訳）: 人間のポーズ推定手法は、分離された人々ではうまく機能するが、多体シナリオでは苦労する。
最近の研究は、検出されたバウンディングボックスやボトムアップ推定されたポーズを用いてポーズ推定を条件付けることでこの問題に対処している。
残念なことに、これらのアプローチはすべて、セグメンテーションマスクとその推定キーポイントへの接続を見落としていた。
境界ボックスの代わりにセグメンテーションマスクによるポーズ推定モデルを適用し,インスタンス分離を改善する。
これにより、マルチボディシナリオにおけるトップダウンポーズ推定が改善されるが、検出エラーは修正されない。
そこで我々は,BBox-Mask-Pose (BMP) を開発し,検出,セグメンテーション,ポーズ推定を自己改善フィードバックループに統合する。
ケースマスクによる条件付けのための検出器とポーズ推定モデルに適応し、Segment Anything を擬似マスクモデルとして使用して円を閉じる。
小さなモデルだけで、BMPはOCHumanデータセット上のトップダウンメソッドやCOCOデータセット上のディテクターフリーメソッドよりも優れている。
コードはhttps://mirapurkrabek.github.io/BBox-Mask-Poseで公開されている。
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