論文の概要: Pose2Mesh: Graph Convolutional Network for 3D Human Pose and Mesh Recovery from a 2D Human Pose

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09047v3
• Date: Tue, 27 Apr 2021 08:48:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 03:51:36.041124
• Title: Pose2Mesh: Graph Convolutional Network for 3D Human Pose and Mesh Recovery from a 2D Human Pose
• Title（参考訳）: pose2mesh: グラフ畳み込みネットワークによる3次元ポーズとメッシュの2次元ポーズからの回復
• Authors: Hongsuk Choi, Gyeongsik Moon, Kyoung Mu Lee
• Abstract要約: 本稿では,人間のメッシュ頂点の3次元座標を直接推定するグラフ畳み込みニューラルネットワーク(GraphCNN)を提案する。 我々のPose2Meshは、様々なベンチマークデータセットにおいて、以前の3次元人間のポーズとメッシュ推定方法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.23652933572647
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Most of the recent deep learning-based 3D human pose and mesh estimation methods regress the pose and shape parameters of human mesh models, such as SMPL and MANO, from an input image. The first weakness of these methods is an appearance domain gap problem, due to different image appearance between train data from controlled environments, such as a laboratory, and test data from in-the-wild environments. The second weakness is that the estimation of the pose parameters is quite challenging owing to the representation issues of 3D rotations. To overcome the above weaknesses, we propose Pose2Mesh, a novel graph convolutional neural network (GraphCNN)-based system that estimates the 3D coordinates of human mesh vertices directly from the 2D human pose. The 2D human pose as input provides essential human body articulation information, while having a relatively homogeneous geometric property between the two domains. Also, the proposed system avoids the representation issues, while fully exploiting the mesh topology using a GraphCNN in a coarse-to-fine manner. We show that our Pose2Mesh outperforms the previous 3D human pose and mesh estimation methods on various benchmark datasets. For the codes, see https://github.com/hongsukchoi/Pose2Mesh_RELEASE.
• Abstract（参考訳）: 最近のディープラーニングに基づく3次元ポーズとメッシュ推定手法のほとんどは、入力画像からSMPLやMANOのような人間のメッシュモデルのポーズと形状パラメータを回帰する。 これらの方法の第一の弱点は、実験室などの制御された環境からの列車データと、車内環境からの試験データとの違いによる、外観領域ギャップ問題である。 第2の弱点は、3次元回転の表現問題のためポーズパラメータの推定が極めて困難であることである。 上記の弱点を克服するために、グラフ畳み込みニューラルネットワーク(graphcnn)ベースのシステムであるpose2meshを提案する。 入力となる2次元の人間のポーズは、2つのドメイン間で比較的均質な幾何学的性質を持ちながら、必須の人体調音情報を提供する。 また,提案システムでは,グラフCNNを用いたメッシュトポロジを粗い方法で完全に活用しながら,表現問題を回避している。 pose2meshは,様々なベンチマークデータセットにおいて,従来の3次元ポーズおよびメッシュ推定手法を上回っていることを示す。 コードについてはhttps://github.com/hongsukchoi/Pose2Mesh_RELEASEを参照してください。

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