VERA-Hand: Подтвержденный многомерный контрольный параметр для 2D оценки ручной позы в динамических видео с помощью третьего лица

arXiv: 261 030.32517v 1 Annuales Type: New Humber Brieflow: Ручные достопримечательности служат в качестве вклада для распознавания жестов, понимания сурдоязычного языка и безотзывных контактов между людьми и компьютерами. Тем не менее оценки ручных поз обычно оцениваются с помощью таких параметров локализации, как ПКК или MPJPE, которые вычисляются сверхсопоставимыми прогнозами и игнорируют пропущенные или обманчивые руки, ошибки в рукоятках и временная нестабильность. Для устранения этих ограничений мы представляем VERA-Hand, ориентир для оценки оценочных параметров с использованием проверенных вручную аннотаций 2D уровня 10 690 рук по четырем дополнительным измерениям (находка, локализация, идентификация и временная стабильность), а также совместный параметр Pose-F1, который требует как точного обнаружения, так и точной локализации. Оценивая шесть оценочных параметров, охватывающих парадигмы ручной работы, целой формы тела, реконструкции и модели фундамента, мы обнаруживаем, что ни один из них не доминирует: ранжирование резко перестраивается между измерениями. VERA-Hand также выявляет неудачи