論文の概要: ProbPose: A Probabilistic Approach to 2D Human Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02254v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 08:30:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:44:31.666308
• Title: ProbPose: A Probabilistic Approach to 2D Human Pose Estimation
• Title（参考訳）: ProbPose: 人間の2次元姿勢推定のための確率論的アプローチ
• Authors: Miroslav Purkrabek, Jiri Matas,
• Abstract要約: 本稿では,各キーポイントについて,アクティベーションウィンドウ内の各位置におけるキーポイント存在のキャリブレーションされた確率,外部にいる確率,その可視性について予測するProbPoseを提案する。 COCO、CropCOCO、OCHumanでテストした結果、ProbPoseは画像外キーポイントのローカライゼーションが大幅に向上し、データ拡張による画像内ローカライゼーションも改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.63316659365843
• License:
• Abstract: Current Human Pose Estimation methods have achieved significant improvements. However, state-of-the-art models ignore out-of-image keypoints and use uncalibrated heatmaps as keypoint location representations. To address these limitations, we propose ProbPose, which predicts for each keypoint: a calibrated probability of keypoint presence at each location in the activation window, the probability of being outside of it, and its predicted visibility. To address the lack of evaluation protocols for out-of-image keypoints, we introduce the CropCOCO dataset and the Extended OKS (Ex-OKS) metric, which extends OKS to out-of-image points. Tested on COCO, CropCOCO, and OCHuman, ProbPose shows significant gains in out-of-image keypoint localization while also improving in-image localization through data augmentation. Additionally, the model improves robustness along the edges of the bounding box and offers better flexibility in keypoint evaluation. The code and models are available on https://mirapurkrabek.github.io/ProbPose/ for research purposes.
• Abstract（参考訳）: 現在のヒューマン・ポース推定法は大幅に改善されている。 しかし、最先端モデルは、画像外キーポイントを無視し、キーポイント位置表現として非校正ヒートマップを使用する。 これらの制約に対処するため,アクティベーションウィンドウ内の各位置におけるキーポイント存在の校正確率,外部に存在する確率,予測可視性など,各キーポイントの予測を行うProbPoseを提案する。 オフ・オブ・イメージ・キーポイントの評価プロトコルの欠如を解決するため,CropCOCOデータセットと拡張OKS(Ex-OKS)メトリクスを導入し,OKSをアウト・オブ・イメージポイントに拡張する。 COCO、CropCOCO、OCHumanでテストした結果、ProbPoseは画像外キーポイントのローカライゼーションの大幅な向上と、データ拡張による画像内ローカライゼーションの改善を示している。 さらに、モデルはバウンディングボックスのエッジに沿った堅牢性を改善し、キーポイント評価の柔軟性を向上させる。 コードとモデルは研究目的でhttps://mirapurkrabek.github.io/ProbPose/で公開されている。

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