論文の概要: Neural Non-Rigid Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.13240v2
• Date: Tue, 12 Jan 2021 18:15:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 22:52:49.749995
• Title: Neural Non-Rigid Tracking
• Title（参考訳）: ニューラル非線形トラッキング
• Authors: Alja\v{z} Bo\v{z}i\v{c}, Pablo Palafox, Michael Zollh\"ofer, Angela Dai, Justus Thies, Matthias Nie{\ss}ner
• Abstract要約: 我々は、新しい、エンドツーエンドの学習可能、差別化可能な非剛性トラッカーを導入する。 我々は畳み込みニューラルネットワークを用いて、密度の高い通信とその信頼性を予測する。 現状の手法と比較して,提案アルゴリズムは再構築性能の向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.41847163649205
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a novel, end-to-end learnable, differentiable non-rigid tracker that enables state-of-the-art non-rigid reconstruction by a learned robust optimization. Given two input RGB-D frames of a non-rigidly moving object, we employ a convolutional neural network to predict dense correspondences and their confidences. These correspondences are used as constraints in an as-rigid-as-possible (ARAP) optimization problem. By enabling gradient back-propagation through the weighted non-linear least squares solver, we are able to learn correspondences and confidences in an end-to-end manner such that they are optimal for the task of non-rigid tracking. Under this formulation, correspondence confidences can be learned via self-supervision, informing a learned robust optimization, where outliers and wrong correspondences are automatically down-weighted to enable effective tracking. Compared to state-of-the-art approaches, our algorithm shows improved reconstruction performance, while simultaneously achieving 85 times faster correspondence prediction than comparable deep-learning based methods. We make our code available.
• Abstract（参考訳）: そこで我々は, 最先端の非剛性復元を, 頑健な最適化によって実現できる新しい, エンドツーエンドで学習可能な, 微分可能な非剛性トラッカーを提案する。 非剛体移動物体の2つの入力RGB-Dフレームを考慮し、畳み込みニューラルネットワークを用いて、密度の高い対応とその信頼性を予測する。 これらの対応は、ARAP(as-rigid-as-possible)最適化問題における制約として用いられる。 重み付き非線形最小二乗解法によって勾配バックプロパゲーションを可能にすることにより,非剛性追跡のタスクに最適であるように,エンドツーエンドで対応と信頼度を学習することができる。 この定式化の下では、自己超越(self-supervision)を通じて対応信頼度を学習し、学習された堅牢な最適化を通知する。 最新の手法と比較して,提案アルゴリズムは再構築性能を向上し,同時に85倍の精度で対応予測を行う。 コードを利用可能にします。

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