論文の概要: Silhouette-Net: 3D Hand Pose Estimation from Silhouettes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.12436v1
• Date: Sat, 28 Dec 2019 10:29:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-17 12:52:38.078560
• Title: Silhouette-Net: 3D Hand Pose Estimation from Silhouettes
• Title（参考訳）: シルエットネット:シルエットからの3次元ハンドポース推定
• Authors: Kuo-Wei Lee, Shih-Hung Liu, Hwann-Tzong Chen, Koichi Ito
• Abstract要約: 既存のアプローチは主に、モノクラーRGB、マルチビューRGB、ディープ、ポイントクラウドなど、異なる入力モダリティと設定を考慮に入れている。 暗黙の奥行き認識からガイダンスを自動的に学習し、エンドツーエンドのトレーニングを通じてポーズのあいまいさを解決する新しいアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.266199156878056
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D hand pose estimation has received a lot of attention for its wide range of applications and has made great progress owing to the development of deep learning. Existing approaches mainly consider different input modalities and settings, such as monocular RGB, multi-view RGB, depth, or point cloud, to provide sufficient cues for resolving variations caused by self occlusion and viewpoint change. In contrast, this work aims to address the less-explored idea of using minimal information to estimate 3D hand poses. We present a new architecture that automatically learns a guidance from implicit depth perception and solves the ambiguity of hand pose through end-to-end training. The experimental results show that 3D hand poses can be accurately estimated from solely {\em hand silhouettes} without using depth maps. Extensive evaluations on the {\em 2017 Hands In the Million Challenge} (HIM2017) benchmark dataset further demonstrate that our method achieves comparable or even better performance than recent depth-based approaches and serves as the state-of-the-art of its own kind on estimating 3D hand poses from silhouettes.
• Abstract（参考訳）: 3Dハンドポーズ推定は広範囲のアプリケーションに対して多くの注目を集めており、ディープラーニングの開発によって大きな進歩を遂げている。 既存のアプローチは主に、モノクラーRGB、マルチビューRGB、ディープ、ポイントクラウドなどの異なる入力のモダリティや設定を考慮し、自己閉塞と視点変化による変動を解決するための十分な手がかりを提供する。 対照的に、この研究は、最小限の情報を使って3Dのポーズを推定するという、探索の少ないアイデアに対処することを目的としている。 暗黙の奥行き認識からガイダンスを自動的に学習し、エンドツーエンドのトレーニングを通じてポーズのあいまいさを解決する新しいアーキテクチャを提案する。 実験結果から, 深度マップを使わずに, 3次元手ポーズを単に手シルエットから正確に推定できることが示唆された。 unem 2017 hands in the million challenge” (him2017)ベンチマークデータセットの広範な評価は、最近の深度ベースのアプローチと同等あるいはそれ以上のパフォーマンスを達成し、シルエットからの3dハンドポーズの推定において、独自の最先端技術として役立つことをさらに証明している。

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