論文の概要: A Structure-aware and Motion-adaptive Framework for 3D Human Pose Estimation with Mamba

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19852v1
• Date: Sat, 26 Jul 2025 07:59:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:56.28742
• Title: A Structure-aware and Motion-adaptive Framework for 3D Human Pose Estimation with Mamba
• Title（参考訳）: マンバを用いた3次元人物位置推定のための構造認識・運動適応型フレームワーク
• Authors: Ye Lu, Jie Wang, Jianjun Gao, Rui Gong, Chen Cai, Kim-Hui Yap,
• Abstract要約: 空間的関節トポロジーを捉えるための構造認識・運動適応型フレームワークを提案する。 上述のキーモジュールを通じて,本アルゴリズムは構造認識と動き適応型ポーズリフトを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.376143217023934
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent Mamba-based methods for the pose-lifting task tend to model joint dependencies by 2D-to-1D mapping with diverse scanning strategies. Though effective, they struggle to model intricate joint connections and uniformly process all joint motion trajectories while neglecting the intrinsic differences across motion characteristics. In this work, we propose a structure-aware and motion-adaptive framework to capture spatial joint topology along with diverse motion dynamics independently, named as SAMA. Specifically, SAMA consists of a Structure-aware State Integrator (SSI) and a Motion-adaptive State Modulator (MSM). The Structure-aware State Integrator is tasked with leveraging dynamic joint relationships to fuse information at both the joint feature and state levels in the state space, based on pose topology rather than sequential state transitions. The Motion-adaptive State Modulator is responsible for joint-specific motion characteristics recognition, thus applying tailored adjustments to diverse motion patterns across different joints. Through the above key modules, our algorithm enables structure-aware and motion-adaptive pose lifting. Extensive experiments across multiple benchmarks demonstrate that our algorithm achieves advanced results with fewer computational costs.
• Abstract（参考訳）: 近年のマンバ法では, 多様なスキャン手法を用いた2次元から1次元のマッピングにより, 関節依存をモデル化する傾向にある。 効果はあるものの、複雑な関節接続をモデル化し、すべての関節運動軌跡を均一に処理するのに苦労し、運動特性の内在的な違いを無視する。 本研究では,空間的関節トポロジーと,SAMAと命名された多様な運動力学を独立に捉えた構造認識・運動適応型フレームワークを提案する。 具体的には、SAMAはStructure-Aware State Integrator (SSI)とMotion-Adaptive State Modulator (MSM)で構成されている。 Structure-Aware State Integratorは、逐次状態遷移ではなく、ポーズトポロジに基づいて、動的関節関係を利用して、状態空間のジョイント特徴と状態レベルの両方で情報を融合する。 運動適応状態変調器は、関節固有の運動特性認識に責任を持ち、様々な関節の様々な動きパターンに調整された調整を施す。 上述のキーモジュールを通じて,本アルゴリズムは構造認識と動き適応型ポーズリフトを可能にする。 複数のベンチマークにまたがる大規模な実験により,我々のアルゴリズムは計算コストを少なくして高度な結果が得られることを示した。

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