要約
急速に進むコンピュータービジョンのドメインでは、特に信頼性が重要な要件である場合、さまざまな観点から複数の個人のポーズを正確に推定することは重要な課題です。
このペーパーでは、深さ情報を組み込むことにより、マルチビュー、マルチパーソンポーズ推定に優れた新しいアルゴリズムを紹介します。
広範な評価は、提案されたアルゴリズムが目に見えないデータセットに適切に一般化するだけでなく、ランタイムのパフォーマンスが高速であるだけでなく、異なるキーポイントにも適応できることを示しています。
さらなる研究をサポートするために、すべての作業には公開されています。
要約(オリジナル)
In the rapidly advancing domain of computer vision, accurately estimating the poses of multiple individuals from various viewpoints remains a significant challenge, especially when reliability is a key requirement. This paper introduces a novel algorithm that excels in multi-view, multi-person pose estimation by incorporating depth information. An extensive evaluation demonstrates that the proposed algorithm not only generalizes well to unseen datasets, and shows a fast runtime performance, but also is adaptable to different keypoints. To support further research, all of the work is publicly accessible.
arxiv情報
著者 | Daniel Bermuth,Alexander Poeppel,Wolfgang Reif |
発行日 | 2025-01-30 16:51:40+00:00 |
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