論文の概要: Semantics-aware Test-time Adaptation for 3D Human Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10724v1
• Date: Sat, 15 Feb 2025 08:27:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:11:34.717198
• Title: Semantics-aware Test-time Adaptation for 3D Human Pose Estimation
• Title（参考訳）: セマンティックスを考慮した3次元人文推定のためのテスト時間適応法
• Authors: Qiuxia Lin, Rongyu Chen, Kerui Gu, Angela Yao,
• Abstract要約: この研究は、人間の3次元ポーズ推定における意味的ミスアライメントを強調している。 テストタイム適応のタスクでは、ミスアライメントは過度にスムーズで、ガイドなしの予測として現れます。 我々は,3次元ポーズ推定の試行時間適応に先立って,セマンティックスを意識した動作の統合を開拓した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.23626920059161
• License:
• Abstract: This work highlights a semantics misalignment in 3D human pose estimation. For the task of test-time adaptation, the misalignment manifests as overly smoothed and unguided predictions. The smoothing settles predictions towards some average pose. Furthermore, when there are occlusions or truncations, the adaptation becomes fully unguided. To this end, we pioneer the integration of a semantics-aware motion prior for the test-time adaptation of 3D pose estimation. We leverage video understanding and a well-structured motion-text space to adapt the model motion prediction to adhere to video semantics during test time. Additionally, we incorporate a missing 2D pose completion based on the motion-text similarity. The pose completion strengthens the motion prior's guidance for occlusions and truncations. Our method significantly improves state-of-the-art 3D human pose estimation TTA techniques, with more than 12% decrease in PA-MPJPE on 3DPW and 3DHP.
• Abstract（参考訳）: この研究は、人間の3次元ポーズ推定における意味的ミスアライメントを強調している。 テストタイム適応のタスクでは、ミスアライメントは過度にスムーズで、ガイドなしの予測として現れます。 平滑化は、いくつかの平均的なポーズに対する予測を落ち着かせる。 さらに、オクルージョンやトランケーションがある場合、適応は完全に無誘導になる。 そこで我々は,3次元ポーズ推定のテスト時間適応に先立って,セマンティックスを意識した動作の統合を開拓した。 我々は、ビデオ理解とよく構造化されたモーションテキスト空間を活用して、テスト時間中にビデオセマンティクスに順応するモデル動き予測に適応する。 さらに、動作テキストの類似性に基づいた2次元ポーズ補完を欠いている。 ポーズ完了は、オクルージョンとトランケーションに対する前者の動作ガイダンスを強化する。 提案手法は,3DPWおよび3DHPにおけるPA-MPJPEの12%以上が減少し,最先端の3次元ポーズ推定TTA技術を大幅に改善する。

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