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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.2
- 수록면
- 9 - 17 (9page)
- DOI
- 10.14372/IEMEK.2024.19.1.9
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It is widely recognized that for 3D human pose estimation (HPE), dataset acquisition is expensive and the
effectiveness of augmentation techniques of conventional visual recognition tasks is limited. We address these
difficulties by presenting a simple but effective method that augments input images in terms of viewpoints when
training a 3D human pose estimation (HPE) model. Our intuition is that meaningful variants of the input images for
HPE could be obtained by viewing a human instance in the images from an arbitrary viewpoint different from that in
the original images. The core idea is to synthesize new images that have self-occlusion and thus are difficult to
predict at different viewpoints even with the same pose of the original example. We incorporate this idea into the
training procedure of the 3D HPE model as an augmentation stage of the input samples. We show that a strategy for
augmenting the synthesized example should be carefully designed in terms of the frequency of performing the
augmentation and the selection of viewpoints for synthesizing the samples. To this end, we propose a new metric to
measure the prediction difficulty of input images for 3D HPE in terms of the distance between corresponding
keypoints on both sides of a human body. Extensive exploration of the space of augmentation probability choices and
example selection according to the proposed distance metric leads to a performance gain of up to 6.2% on
Human3.6M, the well-known pose estimation dataset.
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