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J-GLOBAL ID：202202254779025568   整理番号：22A0789198

PoP-Net:深さ画像からのマルチパーソン3D姿勢推定のための部品ネットワーク上の姿勢【JST・京大機械翻訳】

PoP-Net: Pose over Parts Network for Multi-Person 3D Pose Estimation from a Depth Image

著者 (6件)： Guo Yuliang (InnoPeak Technology, Inc.,OPPO US Research Center) ,  Li Zhong (InnoPeak Technology, Inc.,OPPO US Research Center) ,  Li Zekun (InnoPeak Technology, Inc.,OPPO US Research Center) ,  Du Xiangyu (InnoPeak Technology, Inc.,OPPO US Research Center) ,  Quan Shuxue (InnoPeak Technology, Inc.,OPPO US Research Center) ,  Xu Yi (InnoPeak Technology, Inc.,OPPO US Research Center)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： WACV  ページ： 3917-3926  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,PoP-Netと呼ばれる実時間法を提案して,深さ画像から多人3D姿勢を予測した。PoP-Netは,単一ショットにおけるボトムアップ部分表現とトップダウングローバル姿勢を予測するために学習する。特に,ボトムアップ部分変位場(TPDF)と呼ばれる新しい部分レベル表現を導入し,ボトムアップ部分検出と大域的姿勢検出の利点を統一する明示的融合プロセスを可能にした。一方,グローバル姿勢と部分検出の間の矛盾するケースを自動的に解決するために,効果的モード選択方式を導入した。最後に,多人3D姿勢推定を開発するための高品質深さデータセットの欠如により,新しいベンチマークとしてMulti-Person3D人間Poseデータセット(MP-3DHP)を導入した。MP-3DHPは,モデル訓練における効果的な多人と背景データ増強を可能にするように設計され,非制御多人シナリオの下で3D人間姿勢推定器を評価する。著者らは,PoP-NetがMP-3DHPと広く使われているITOPデータセットの両方に関して最先端の結果を達成し,多人処理の効率において顕著な利点を有することを示した。MP-3DHPデータセットと評価コードは,https://github.com/oppo-us-research/PoP-Netで利用可能になった。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  モード選択 ,  粒状材 ,  *三次元 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 変位場 ,  *姿勢推定 ,  実時間 ,  ボトムアップ ,  高品質 ,  *深度画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： POP ,  深さ画像 ,  マルチ ,  パーソン ,  3D ,  姿勢推定 ,  姿勢