論文の概要: DeepCap: Monocular Human Performance Capture Using Weak Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08325v1
• Date: Wed, 18 Mar 2020 16:39:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 12:50:32.902304
• Title: DeepCap: Monocular Human Performance Capture Using Weak Supervision
• Title（参考訳）: DeepCap:Weak Supervisionを使った単眼の人間パフォーマンスキャプチャ
• Authors: Marc Habermann, Weipeng Xu, Michael Zollhoefer, Gerard Pons-Moll, Christian Theobalt
• Abstract要約: そこで本研究では,単分子密集型人間のパフォーマンスキャプチャのための新しい深層学習手法を提案する。 本手法は,多視点監視に基づく弱教師付き方式で訓練されている。 我々のアプローチは、品質と堅牢性の観点から、芸術の状態を上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 106.50649929342576
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human performance capture is a highly important computer vision problem with many applications in movie production and virtual/augmented reality. Many previous performance capture approaches either required expensive multi-view setups or did not recover dense space-time coherent geometry with frame-to-frame correspondences. We propose a novel deep learning approach for monocular dense human performance capture. Our method is trained in a weakly supervised manner based on multi-view supervision completely removing the need for training data with 3D ground truth annotations. The network architecture is based on two separate networks that disentangle the task into a pose estimation and a non-rigid surface deformation step. Extensive qualitative and quantitative evaluations show that our approach outperforms the state of the art in terms of quality and robustness.
• Abstract（参考訳）: 人間のパフォーマンスキャプチャは、映画制作やバーチャル/拡張現実における多くの応用において、非常に重要なコンピュータビジョン問題である。 以前の多くのパフォーマンスキャプチャアプローチでは、高価なマルチビューの設定が必要か、フレーム間対応で密集した時空コヒーレント形状を回復しなかった。 本稿では,単眼高密度ヒトパフォーマンスキャプチャのための新しい深層学習手法を提案する。 提案手法は,3次元基底真理アノテーションを用いたトレーニングデータを完全に除去する多視点監視に基づいて,弱教師付きで訓練される。 ネットワークアーキテクチャは、タスクをポーズ推定と非剛性表面変形ステップに切り離す2つの別々のネットワークに基づいている。 広範な質的・定量的評価は,我々のアプローチが品質と堅牢性の観点から,芸術の状態を上回っていることを示している。

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