論文の概要: Full-Body Awareness from Partial Observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06046v1
• Date: Thu, 13 Aug 2020 17:59:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-30 23:30:34.492695
• Title: Full-Body Awareness from Partial Observations
• Title（参考訳）: 部分的観察からの全身意識
• Authors: Chris Rockwell, David F. Fouhey
• Abstract要約: 本稿では,人間の3Dメッシュ回収システムをコンシューマビデオに適用する自己学習フレームワークを提案する。 本手法は,ベースラインに比べてPCKと人体判断を著しく改善することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.15829643665034
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There has been great progress in human 3D mesh recovery and great interest in learning about the world from consumer video data. Unfortunately current methods for 3D human mesh recovery work rather poorly on consumer video data, since on the Internet, unusual camera viewpoints and aggressive truncations are the norm rather than a rarity. We study this problem and make a number of contributions to address it: (i) we propose a simple but highly effective self-training framework that adapts human 3D mesh recovery systems to consumer videos and demonstrate its application to two recent systems; (ii) we introduce evaluation protocols and keypoint annotations for 13K frames across four consumer video datasets for studying this task, including evaluations on out-of-image keypoints; and (iii) we show that our method substantially improves PCK and human-subject judgments compared to baselines, both on test videos from the dataset it was trained on, as well as on three other datasets without further adaptation. Project website: https://crockwell.github.io/partial_humans
• Abstract（参考訳）: 人間の3dメッシュの回復には大きな進歩があり、消費者ビデオデータから世界を学ぶことにも大きな関心が寄せられている。 残念なことに、現在の3Dメッシュリカバリの方法は、コンシューマーのビデオデータにはあまり役に立たない。 私たちはこの問題を研究し、それに対処するために多くの貢献をします。 (i)人間の3dメッシュリカバリシステムをコンシューマービデオに適用する簡易かつ高効率な自己学習フレームワークを提案し,その最近の2つのシステムへの応用を実証する。 (ii)4つのコンシューマビデオデータセットにまたがる13kフレームの評価プロトコルとキーポイントアノテーションを導入し,そのタスクについて検討する。 3)本手法は,トレーニングしたデータセットの試験ビデオと,さらに適応しない3つのデータセットの両方において,ベースラインと比較してPCKと人体判断を大幅に改善することを示す。 プロジェクトウェブサイト: https://crockwell.github.io/partial_humans

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