論文の概要: Unsupervised Cross-Domain 3D Human Pose Estimation via Pseudo-Label-Guided Global Transforms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12699v2
• Date: Tue, 23 Sep 2025 20:42:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-25 14:09:11.145859
• Title: Unsupervised Cross-Domain 3D Human Pose Estimation via Pseudo-Label-Guided Global Transforms
• Title（参考訳）: Pseudo-Label-Guided Global Transforms を用いた教師なしクロスドメイン3次元人物位置推定
• Authors: Jingjing Liu, Zhiyong Wang, Xinyu Fan, Amirhossein Dadashzadeh, Honghai Liu, Majid Mirmehdi,
• Abstract要約: ポーズ位置間のグローバルな変換を行う新しいフレームワークを提案する。 Pose Augmentorは、人間の姿勢と体の大きさの変化に対処するために組み込まれている。 提案手法は最先端の手法より優れ、目標学習モデルよりも優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.40521894200745
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing 3D human pose estimation methods often suffer in performance, when applied to cross-scenario inference, due to domain shifts in characteristics such as camera viewpoint, position, posture, and body size. Among these factors, camera viewpoints and locations have been shown to contribute significantly to the domain gap by influencing the global positions of human poses. To address this, we propose a novel framework that explicitly conducts global transformations between pose positions in the camera coordinate systems of source and target domains. We start with a Pseudo-Label Generation Module that is applied to the 2D poses of the target dataset to generate pseudo-3D poses. Then, a Global Transformation Module leverages a human-centered coordinate system as a novel bridging mechanism to seamlessly align the positional orientations of poses across disparate domains, ensuring consistent spatial referencing. To further enhance generalization, a Pose Augmentor is incorporated to address variations in human posture and body size. This process is iterative, allowing refined pseudo-labels to progressively improve guidance for domain adaptation. Our method is evaluated on various cross-dataset benchmarks, including Human3.6M, MPI-INF-3DHP, and 3DPW. The proposed method outperforms state-of-the-art approaches and even outperforms the target-trained model.
• Abstract（参考訳）: 既存の3次元ポーズ推定手法は、カメラ視点、位置、姿勢、体の大きさなどの特性のドメインシフトにより、クロスシナリオ推論に適用される場合、しばしばパフォーマンスに苦しむ。 これらの要因のうち、カメラの視点と位置が、人間のポーズのグローバルな位置に影響を与えることにより、領域ギャップに大きく寄与することが示されている。 そこで本研究では,ソースドメインとターゲットドメインのカメラ座標系におけるポーズ位置のグローバルな変換を明示的に行う新しいフレームワークを提案する。 まず、ターゲットデータセットの2Dポーズに適用される擬似3Dポーズを生成する擬似ラベル生成モジュールから始める。 次に、グローバルトランスフォーメーションモジュールは、人間中心の座標系を新しいブリッジ機構として利用し、異なる領域間でポーズの位置方向をシームレスに調整し、一貫した空間参照を保証する。 Pose Augmentorは、人間の姿勢や体の大きさの変化に対処するために組み込まれている。 このプロセスは反復的であり、洗練された擬似ラベルにより、ドメイン適応のためのガイダンスを徐々に改善することができる。 提案手法はHuman3.6M, MPI-INF-3DHP, 3DPW など多種多様なデータ集合ベンチマークを用いて評価する。 提案手法は最先端の手法より優れ、目標学習モデルよりも優れる。

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