論文の概要: HiPART: Hierarchical Pose AutoRegressive Transformer for Occluded 3D Human Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23331v1
• Date: Sun, 30 Mar 2025 06:15:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 19:35:57.062581
• Title: HiPART: Hierarchical Pose AutoRegressive Transformer for Occluded 3D Human Pose Estimation
• Title（参考訳）: HiPART: Occluded 3D Human Pose Estimationのための階層型自動回帰変換器
• Authors: Hongwei Zheng, Han Li, Wenrui Dai, Ziyang Zheng, Chenglin Li, Junni Zou, Hongkai Xiong,
• Abstract要約: そこで本稿では, 階層型自動回帰変換器 (HiPART) と呼ばれる新しい2段階の縮退法を提案し, 元のスパース2Dポーズから2次元の高密度ポーズを生成する。 具体的には,高密度な2次元ポーズを階層的なトークンに量子化するマルチスケールスケルトントークン化モジュールを開発し,トークン接続を強化するスケルトン対応アライメントを提案する。 2D-to-3Dリフトの入力として生成された階層的ポーズにより,提案手法は隠蔽シナリオの強い堅牢性を示し,単一フレームベース3Dにおける最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.32714172038278
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing 2D-to-3D human pose estimation (HPE) methods struggle with the occlusion issue by enriching information like temporal and visual cues in the lifting stage. In this paper, we argue that these methods ignore the limitation of the sparse skeleton 2D input representation, which fundamentally restricts the 2D-to-3D lifting and worsens the occlusion issue. To address these, we propose a novel two-stage generative densification method, named Hierarchical Pose AutoRegressive Transformer (HiPART), to generate hierarchical 2D dense poses from the original sparse 2D pose. Specifically, we first develop a multi-scale skeleton tokenization module to quantize the highly dense 2D pose into hierarchical tokens and propose a Skeleton-aware Alignment to strengthen token connections. We then develop a Hierarchical AutoRegressive Modeling scheme for hierarchical 2D pose generation. With generated hierarchical poses as inputs for 2D-to-3D lifting, the proposed method shows strong robustness in occluded scenarios and achieves state-of-the-art performance on the single-frame-based 3D HPE. Moreover, it outperforms numerous multi-frame methods while reducing parameter and computational complexity and can also complement them to further enhance performance and robustness.
• Abstract（参考訳）: 既存の2次元から3次元の人間のポーズ推定(HPE)手法は、昇降段階における時間的および視覚的手がかりなどの情報を豊かにすることにより、閉塞問題に対処する。 本稿では,2D-to-3Dリフトを基本的に制限し,閉塞問題を悪化させるスパーススケルトン2D入力表現の制限を無視する手法を提案する。 そこで本稿では, 階層型ポス自動回帰変換器 (HiPART) と呼ばれる新しい2段階合成法を提案し, 元のスパース2Dポーズから階層型2D高密度ポーズを生成する。 具体的には,高密度な2次元ポーズを階層的なトークンに量子化するマルチスケールスケルトントークン化モジュールを開発し,トークン接続を強化するスケルトン対応アライメントを提案する。 次に,階層型2次元ポーズ生成のための階層型自己回帰モデリング手法を開発した。 2D-to-3Dリフトの入力として生成された階層的ポーズにより,提案手法は隠蔽シナリオの強い堅牢性を示し,単一フレームの3D HPE上での最先端性能を実現する。 さらに、パラメータや計算の複雑さを低減しつつ、多数のマルチフレーム手法よりも優れており、性能と堅牢性をさらに向上させるためにそれらを補うこともできる。

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