論文の概要: PoseBench3D: A Cross-Dataset Analysis Framework for 3D Human Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10888v1
• Date: Fri, 16 May 2025 05:49:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 14:36:14.182774
• Title: PoseBench3D: A Cross-Dataset Analysis Framework for 3D Human Pose Estimation
• Title（参考訳）: PoseBench3D: 人間の3次元姿勢推定のためのクロスデータセット分析フレームワーク
• Authors: Saad Manzur, Bryan Vela, Brandon Vela, Aditya Agrawal, Lan-Anh Dang-Vu, David Li, Wayne Hayes,
• Abstract要約: 本稿では,各手法を各種データセット上で評価する,標準化されたテスト環境を提案する。 本稿では,事前および将来のモデルを体系的に再評価するための統合フレームワークであるPoseBench3Dを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.470703050699957
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reliable three-dimensional human pose estimation is becoming increasingly important for real-world applications, yet much of prior work has focused solely on the performance within a single dataset. In practice, however, systems must adapt to diverse viewpoints, environments, and camera setups -- conditions that differ significantly from those encountered during training, which is often the case in real-world scenarios. To address these challenges, we present a standardized testing environment in which each method is evaluated on a variety of datasets, ensuring consistent and fair cross-dataset comparisons -- allowing for the analysis of methods on previously unseen data. Therefore, we propose PoseBench3D, a unified framework designed to systematically re-evaluate prior and future models across four of the most widely used datasets for human pose estimation -- with the framework able to support novel and future datasets as the field progresses. Through a unified interface, our framework provides datasets in a pre-configured yet easily modifiable format, ensuring compatibility with diverse model architectures. We re-evaluated the work of 18 methods, either trained or gathered from existing literature, and reported results using both Mean Per Joint Position Error (MPJPE) and Procrustes Aligned Mean Per Joint Position Error (PA-MPJPE) metrics, yielding more than 100 novel cross-dataset evaluation results. Additionally, we analyze performance differences resulting from various pre-processing techniques and dataset preparation parameters -- offering further insight into model generalization capabilities.
• Abstract（参考訳）: 信頼性の高い3次元の人間のポーズ推定は、現実世界のアプリケーションにとってますます重要になっている。 しかし実際には、システムは様々な視点、環境、カメラの設定に適応する必要があります。 これらの課題に対処するために、我々は、各メソッドがさまざまなデータセットで評価され、一貫性と公正なクロスデータセット比較を保証する、標準化されたテスト環境を提示します。 そこで我々はPoseBench3Dを提案する。PoseBench3Dは、人間のポーズ推定に最も広く使われている4つのデータセットに対して、事前および将来のモデルを体系的に再評価するように設計された統合フレームワークで、フィールドが進行するにつれて、新しいデータセットと将来のデータセットをサポートすることができる。 統一インターフェースを通じて、当社のフレームワークは、設定済みだが容易に変更可能なフォーマットでデータセットを提供し、多様なモデルアーキテクチャとの互換性を確保する。 既存の文献から収集した18種類の手法の成果を再評価し,MPJPE(Mean Per Joint Position Error)とPA-MPJPE(Procrustes Aligned Mean Per Joint Position Error)を用いて,100以上の新たなクロスデータセット評価結果を得た。 さらに、さまざまな前処理技術とデータセット準備パラメータから生じるパフォーマンスの違いを分析し、モデル一般化機能に関するさらなる洞察を提供する。

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