Learning from THEODORE: A Synthetic Omnidirectional Top-View Indoor Dataset for Deep Transfer Learning

Recent work about synthetic indoor datasets from perspective views has shown significant improvements of object detection results with Convolutional Neural Networks(CNNs). In this paper, we introduce THEODORE: a novel, large-scale indoor dataset containing 100,000 high-resolution diversified fisheye images with 14 classes. To this end, we create 3D virtual environments of living rooms, different human characters and interior textures. Beside capturing fisheye images from virtual environments we create annotations for semantic segmentation, instance masks and bounding boxes for object detection tasks. We compare our synthetic dataset to state of the art real-world datasets for omnidirectional images. Based on MS COCO weights, we show that our dataset is well suited for fine-tuning CNNs for object detection. Through a high generalization of our models by means of image synthesis and domain randomization, we reach an AP up to 0.84 for class person on High-Definition Analytics dataset.Comment: Paper accepted in WACV 202

Efficient generic calibration method for general cameras with single centre of projection

Generic camera calibration is a non-parametric calibration technique that is applicable to any type of vision sensor. However, the standard generic calibration method was developed with the goal of generality and it is therefore sub-optimal for the common case of cameras with a single centre of projection (e.g. pinhole, fisheye, hyperboloidal catadioptric). This paper proposes novel improvements to the standard generic calibration method for central cameras that reduce its complexity, and improve its accuracy and robustness. Improvements are achieved by taking advantage of the geometric constraints resulting from a single centre of projection. Input data for the algorithm is acquired using active grids, the performance of which is characterised. A new linear estimation stage to the generic algorithm is proposed incorporating classical pinhole calibration techniques, and it is shown to be significantly more accurate than the linear estimation stage of the standard method. A linear method for pose estimation is also proposed and evaluated against the existing polynomial method. Distortion correction and motion reconstruction experiments are conducted with real data for a hyperboloidal catadioptric sensor for both the standard and proposed methods. Results show the accuracy and robustness of the proposed method to be superior to those of the standard method

PPD: A New Valet Parking Pedestrian Fisheye Dataset for Autonomous Driving

Pedestrian detection under valet parking scenarios is fundamental for autonomous driving. However, the presence of pedestrians can be manifested in a variety of ways and postures under imperfect ambient conditions, which can adversely affect detection performance. Furthermore, models trained on publicdatasets that include pedestrians generally provide suboptimal outcomes for these valet parking scenarios. In this paper, wepresent the Parking Pedestrian Dataset (PPD), a large-scale fisheye dataset to support research dealing with real-world pedestrians, especially with occlusions and diverse postures. PPD consists of several distinctive types of pedestrians captured with fisheye cameras. Additionally, we present a pedestrian detection baseline on PPD dataset, and introduce two data augmentation techniques to improve the baseline by enhancing the diversity ofthe original dataset. Extensive experiments validate the effectiveness of our novel data augmentation approaches over baselinesand the dataset's exceptional generalizability.Comment: 9 pages, 6 figure

Towards accurate multi-person pose estimation in the wild

In this thesis we are concerned with the problem of articulated human pose estimation and pose tracking in images and video sequences. Human pose estimation is a task of localising major joints of a human skeleton in natural images and is one of the most important visual recognition tasks in the scenes containing humans with numerous applications in robotics, virtual and augmented reality, gaming and healthcare among others. Articulated human pose tracking requires tracking multiple persons in the video sequence while simultaneously estimating full body poses. This task is important for analysing surveillance footage, activity recognition, sports analytics, etc. Most of the prior work focused on the pose estimation of single pre-localised humans whereas here we address a case with multiple people in real world images which entails several challenges such as person-person overlaps in highly crowded scenes, unknown number of people or people entering and leaving video sequences. The first contribution is a multi-person pose estimation algorithm based on the bottom-up detection-by-grouping paradigm. Unlike the widespread top-down approaches our method detects body joints and pairwise relations between them in a single forward pass of a convolutional neural network. Multi-person parsing is performed by optimizing a joint objective based on a multicut graph partitioning framework. Secondly, we extend our pose estimation approach to articulated multi-person pose tracking in videos. Our approach performs multi-target tracking and pose estimation in a holistic manner by optimising a single objective. We further simplify and refine the formulation which allows us to reach close to the real-time performance. Thirdly, we propose a large scale dataset and a benchmark for articulated multi-person tracking. It is the first dataset of video sequences comprising complex multi-person scenes and fully annotated tracks with 2D keypoints. Our fourth contribution is a method for estimating 3D body pose using on-body wearable cameras. Our approach uses a pair of downward facing, head-mounted cameras and captures an entire body. This egocentric approach is free of limitations of traditional setups with external cameras and can estimate body poses in very crowded environments. Our final contribution goes beyond human pose estimation and is in the field of deep learning of 3D object shapes. In particular, we address the case of reconstructing 3D objects from weak supervision. Our approach represents objects as 3D point clouds and is able to learn them with 2D supervision only and without requiring camera pose information at training time. We design a differentiable renderer of point clouds as well as a novel loss formulation for dealing with camera pose ambiguity.In dieser Arbeit behandeln wir das Problem der Schätzung und Verfolgung artikulierter menschlicher Posen in Bildern und Video-Sequenzen. Die Schätzung menschlicher Posen besteht darin die Hauptgelenke des menschlichen Skeletts in natürlichen Bildern zu lokalisieren und ist eine der wichtigsten Aufgaben der visuellen Erkennung in Szenen, die Menschen beinhalten. Sie hat zahlreiche Anwendungen in der Robotik, virtueller und erweiterter Realität, in Videospielen, in der Medizin und weiteren Bereichen. Die Verfolgung artikulierter menschlicher Posen erfordert die Verfolgung mehrerer Personen in einer Videosequenz bei gleichzeitiger Schätzung vollständiger Körperhaltungen. Diese Aufgabe ist besonders wichtig für die Analyse von Video-Überwachungsaufnahmen, Aktivitätenerkennung, digitale Sportanalyse etc. Die meisten vorherigen Arbeiten sind auf die Schätzung einzelner Posen vorlokalisierter Menschen fokussiert, wohingegen wir den Fall mehrerer Personen in natürlichen Aufnahmen betrachten. Dies bringt einige Herausforderungen mit sich, wie die Überlappung verschiedener Personen in dicht gedrängten Szenen, eine unbekannte Anzahl an Personen oder Personen die das Sichtfeld der Video-Sequenz verlassen oder betreten. Der erste Beitrag ist ein Algorithmus zur Schätzung der Posen mehrerer Personen, welcher auf dem Paradigma der Erkennung durch Gruppierung aufbaut. Im Gegensatz zu den verbreiteten Verfeinerungs-Ansätzen erkennt unsere Methode Körpergelenke and paarweise Beziehungen zwischen ihnen in einer einzelnen Vorwärtsrechnung eines faltenden neuronalen Netzwerkes. Die Gliederung in mehrere Personen erfolgt durch Optimierung einer gemeinsamen Zielfunktion, die auf dem Mehrfachschnitt-Problem in der Graphenzerlegung basiert. Zweitens erweitern wir unseren Ansatz zur Posen-Bestimmung auf das Verfolgen mehrerer Personen und deren Artikulation in Videos. Unser Ansatz führt eine Verfolgung mehrerer Ziele und die Schätzung der zugehörigen Posen in ganzheitlicher Weise durch, indem eine einzelne Zielfunktion optimiert wird. Desweiteren vereinfachen und verfeinern wir die Formulierung, was unsere Methode nah an Echtzeit-Leistung bringt. Drittens schlagen wir einen großen Datensatz und einen Bewertungsmaßstab für die Verfolgung mehrerer artikulierter Personen vor. Dies ist der erste Datensatz der Video-Sequenzen von komplexen Szenen mit mehreren Personen beinhaltet und deren Spuren komplett mit zwei-dimensionalen Markierungen der Schlüsselpunkte versehen sind. Unser vierter Beitrag ist eine Methode zur Schätzung von drei-dimensionalen Körperhaltungen mittels am Körper tragbarer Kameras. Unser Ansatz verwendet ein Paar nach unten gerichteter, am Kopf befestigter Kameras und erfasst den gesamten Körper. Dieser egozentrische Ansatz ist frei von jeglichen Limitierungen traditioneller Konfigurationen mit externen Kameras und kann Körperhaltungen in sehr dicht gedrängten Umgebungen bestimmen. Unser letzter Beitrag geht über die Schätzung menschlicher Posen hinaus in den Bereich des tiefen Lernens der Gestalt von drei-dimensionalen Objekten. Insbesondere befassen wir uns mit dem Fall drei-dimensionale Objekte unter schwacher Überwachung zu rekonstruieren. Unser Ansatz repräsentiert Objekte als drei-dimensionale Punktwolken and ist im Stande diese nur mittels zwei-dimensionaler Überwachung und ohne Informationen über die Kamera-Ausrichtung zur Trainingszeit zu lernen. Wir entwerfen einen differenzierbaren Renderer für Punktwolken sowie eine neue Formulierung um mit uneindeutigen Kamera-Ausrichtungen umzugehen