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vor 2 Monaten

Selbstüberwachte 3D-Pose-Schätzung von Menschen durch teilstückweise geführte Neubildung von Bildern

Jogendra Nath Kundu; Siddharth Seth; Varun Jampani; Mugalodi Rakesh; R. Venkatesh Babu; Anirban Chakraborty
Selbstüberwachte 3D-Pose-Schätzung von Menschen durch teilstückweise geführte Neubildung von Bildern
Abstract

Die von einer Kamera erfasste menschliche Haltung ist das Ergebnis mehrerer Variationen. Die Leistung überwachter Ansätze zur 3D-Haltungsschätzung geht auf Kosten der Berücksichtigung von Variationen wie Form und Erscheinung, die für die Lösung anderer verwandter Aufgaben nützlich sein könnten. Als Folge davon erlernt das Modell nicht nur eine Aufgabenvoreingenommenheit (task-bias), sondern auch eine Datensatzvoreingenommenheit (dataset-bias) aufgrund seiner starken Abhängigkeit von den annotierten Stichproben, was auch für schwach überwachte Modelle gilt. Im Einklang mit dieser Erkenntnis schlagen wir einen selbstüberwachten Lernrahmen vor, um solche Variationen aus unannotierten Videoaufnahmen zu trennen. Wir nutzen Vorwissen über das menschliche Skelett und Haltungen in Form eines einzelnen, teilstützenden 2D-Puppenmodells, menschlicher Haltungsgelenksbeschränkungen und einer Reihe von paarweise nicht zugeordneten 3D-Haltungen. Unsere differenzierbare Formalisierung, die die Darstellungslücke zwischen der 3D-Haltung und den räumlichen Teilkarten überbrückt, erleichtert nicht nur die Entdeckung interpretierbarer Haltungsentflechtung, sondern ermöglicht es uns auch, Videos mit unterschiedlichen Kamerabewegungen zu verarbeiten. Qualitative Ergebnisse auf unbekannten wilden Datensätzen bestätigen unsere überlegene Generalisierungsfähigkeit bei mehreren Aufgaben jenseits der primären Aufgaben der 3D-Haltungsschätzung und Teilsegmentierung. Darüber hinaus zeigen wir Spitzenleistungen im Bereich der schwach überwachten 3D-Haltungsschätzung an den Datensätzen Human3.6M und MPI-INF-3DHP.请注意,这里有一些术语的翻译:- Camera captured human pose: von einer Kamera erfasste menschliche Haltung- Supervised 3D pose estimation: überwachte 3D-Haltungsschätzung- Task-bias: Aufgabenvoreingenommenheit- Dataset-bias: Datensatzvoreingenommenheit- Self-supervised learning framework: selbstüberwachter Lernrahmen- Part-based 2D puppet model: teilstützendes 2D-Puppenmodell- Human pose articulation constraints: menschliche Haltungsgelenksbeschränkungen- Spatial part maps: räumliche Teilkarten- Weakly-supervised models: schwach überwachte Modelle这些翻译在科技和学术领域中是通用的,以确保专业性和准确性。

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