論文の概要: Chasing the Tail in Monocular 3D Human Reconstruction with Prototype Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14739v1
• Date: Tue, 29 Dec 2020 12:57:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-18 20:36:20.284316
• Title: Chasing the Tail in Monocular 3D Human Reconstruction with Prototype Memory
• Title（参考訳）: プロトタイプ記憶を用いた単眼3次元ヒト再建における尾の追尾
• Authors: Yu Rong, Ziwei Liu, Chen Change Loy
• Abstract要約: 本稿では,レアポーズの予測性能を効果的に向上するメモリ拡張ネットワークPM-Netを提案する。 本研究では,1)この学習障害を特定し解析し,2)稀なポーズの予測性能を効果的に向上するメモリ拡張ネットワークPM-Netを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.36233875637168
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks have achieved great progress in single-image 3D human reconstruction. However, existing methods still fall short in predicting rare poses. The reason is that most of the current models perform regression based on a single human prototype, which is similar to common poses while far from the rare poses. In this work, we 1) identify and analyze this learning obstacle and 2) propose a prototype memory-augmented network, PM-Net, that effectively improves performances of predicting rare poses. The core of our framework is a memory module that learns and stores a set of 3D human prototypes capturing local distributions for either common poses or rare poses. With this formulation, the regression starts from a better initialization, which is relatively easier to converge. Extensive experiments on several widely employed datasets demonstrate the proposed framework's effectiveness compared to other state-of-the-art methods. Notably, our approach significantly improves the models' performances on rare poses while generating comparable results on other samples.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークは、単像3次元人間の再構築において大きな進歩を遂げた。 しかし、既存の手法は稀なポーズを予測できない。 理由は、現在のモデルの多くが1つのプロトタイプに基づいて回帰を行うためであり、これはまれなポーズとは程遠い一般的なポーズに似ている。 本研究では,1)この学習障害を特定し解析し,2)稀なポーズの予測性能を効果的に向上するメモリ拡張ネットワークPM-Netを提案する。 私たちのフレームワークのコアは、共通のポーズまたはまれなポーズのローカル分布をキャプチャする3d人間のプロトタイプのセットを学習し、保存するメモリモジュールです。 この定式化によって回帰はより優れた初期化から始まり、収束が比較的容易になる。 いくつかの広く使われているデータセットに対する大規模な実験は、他の最先端の手法と比較して提案されたフレームワークの有効性を示している。 特に,本手法はレアポーズにおけるモデルの性能を大幅に向上させ,他のサンプルで同等の結果を得る。

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