論文の概要: Lightweight Multi-View 3D Pose Estimation through Camera-Disentangled Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02186v2
• Date: Sat, 20 Jun 2020 08:35:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 13:01:24.683334
• Title: Lightweight Multi-View 3D Pose Estimation through Camera-Disentangled Representation
• Title（参考訳）: カメラアンタングル表現による軽量多視点3次元画像推定
• Authors: Edoardo Remelli, Shangchen Han, Sina Honari, Pascal Fua, Robert Wang
• Abstract要約: 空間校正カメラで撮影した多視点画像から3次元ポーズを復元する手法を提案する。 我々は3次元形状を利用して、入力画像をカメラ視点から切り離したポーズの潜在表現に融合する。 アーキテクチャは、カメラプロジェクション演算子に学習した表現を条件付け、ビュー当たりの正確な2次元検出を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.11299763566534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a lightweight solution to recover 3D pose from multi-view images captured with spatially calibrated cameras. Building upon recent advances in interpretable representation learning, we exploit 3D geometry to fuse input images into a unified latent representation of pose, which is disentangled from camera view-points. This allows us to reason effectively about 3D pose across different views without using compute-intensive volumetric grids. Our architecture then conditions the learned representation on camera projection operators to produce accurate per-view 2d detections, that can be simply lifted to 3D via a differentiable Direct Linear Transform (DLT) layer. In order to do it efficiently, we propose a novel implementation of DLT that is orders of magnitude faster on GPU architectures than standard SVD-based triangulation methods. We evaluate our approach on two large-scale human pose datasets (H36M and Total Capture): our method outperforms or performs comparably to the state-of-the-art volumetric methods, while, unlike them, yielding real-time performance.
• Abstract（参考訳）: 空間校正カメラで撮影した多視点画像から3Dポーズを復元する軽量なソリューションを提案する。 近年の解釈可能な表現学習の進歩を生かして、3次元幾何を利用して入力画像からポーズの潜在表現を融合し、カメラ視点から切り離される。 これにより、計算集約的なボリュームグリッドを使わずに、さまざまなビューで3Dポーズを効果的に推論できる。 我々のアーキテクチャは、カメラプロジェクション演算子に学習した表現を条件付け、ビュー毎の2d検出を正確に生成し、DLT(Direct Linear Transform)層を介して簡単に3Dに持ち上げることができる。 そこで本研究では,GPUアーキテクチャにおいて,標準的なSVDベースの三角法よりも桁違いに高速なDLTの実装を提案する。 我々は,2つの大規模人間のポーズデータセット(H36MとTotal Capture)に対するアプローチを評価した。

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