論文の概要: ContactOpt: Optimizing Contact to Improve Grasps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07267v1
• Date: Thu, 15 Apr 2021 06:40:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-16 14:56:17.895804
• Title: ContactOpt: Optimizing Contact to Improve Grasps
• Title（参考訳）: ContactOpt: グラフプ改善のためのコンタクトの最適化
• Authors: Patrick Grady, Chengcheng Tang, Christopher D. Twigg, Minh Vo, Samarth Brahmbhatt, Charles C. Kemp
• Abstract要約: 手と物体の物理的接触は、人間の把握に重要な役割を果たします。 本研究では,物体との接触が期待できるハンドポーズの最適化により,イメージベース手法によるハンドポーズの改善が期待できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.518463627346897
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Physical contact between hands and objects plays a critical role in human grasps. We show that optimizing the pose of a hand to achieve expected contact with an object can improve hand poses inferred via image-based methods. Given a hand mesh and an object mesh, a deep model trained on ground truth contact data infers desirable contact across the surfaces of the meshes. Then, ContactOpt efficiently optimizes the pose of the hand to achieve desirable contact using a differentiable contact model. Notably, our contact model encourages mesh interpenetration to approximate deformable soft tissue in the hand. In our evaluations, our methods result in grasps that better match ground truth contact, have lower kinematic error, and are significantly preferred by human participants. Code and models are available online.
• Abstract（参考訳）: 手と物体の物理的接触は、人間の把握において重要な役割を担っている。 対象物との接触を期待する手ポーズを最適化することで,画像ベース手法により推定される手ポーズを改善することができることを示す。 ハンドメッシュとオブジェクトメッシュが与えられた場合、接点データに基づいてトレーニングされた深層モデルは、メッシュの表面上で望ましい接触を推測する。 次に、AtactOptは手の動きを効率よく最適化し、異なる接触モデルを用いて好ましい接触を実現する。 特に, 接触モデルでは, 手指の変形可能な軟部組織へのメッシュの侵入が促進される。 評価の結果,本手法は,真理の接点の一致度が向上し,運動的誤差が低く,被験者に好まれることがわかった。 コードとモデルはオンラインで入手できる。

関連論文リスト

• Dynamic Reconstruction of Hand-Object Interaction with Distributed Force-aware Contact Representation [52.36691633451968]
  ViTaM-Dは動的手動物体相互作用再構成のための視覚触覚フレームワークである。 DF-Fieldは分散力認識型接触表現モデルである。 剛性および変形性のある物体再構成におけるViTaM-Dの優れた性能について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T16:29:45Z)
• Pose Priors from Language Models [74.61186408764559]
  本稿では,正確な物理的接触制約を強制するゼロショットポーズ最適化法を提案する。 本手法は,近接した人物の驚くほど説得力のあるポーズを再現する。 従来の手法とは異なり,本手法は自己接触と対人接触を解消するための統一的な枠組みを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-06T17:59:36Z)
• Contact-aware Human Motion Generation from Textual Descriptions [57.871692507044344]
  本稿では,テキストから3次元対話型人間の動作を生成する問題に対処する。 私たちは「Contact-Aware Texts」を表すRICH-CATという新しいデータセットを作成します。 そこで本研究では,テキストによる対話型人間の動作合成のためのCATMOという新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-23T04:08:39Z)
• ContactGen: Generative Contact Modeling for Grasp Generation [37.56729700157981]
  本稿では,手動物体間相互作用のためのオブジェクト中心の接触表現型コンタクトGenを提案する。 本研究では,ContactGen予測のための条件生成モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-05T17:59:45Z)
• Nonrigid Object Contact Estimation With Regional Unwrapping Transformer [16.988812837693203]
  手と非剛体物体の間の接触パターンの獲得は、ビジョンとロボティクスのコミュニティにおいて共通の関心事である。 既存の学習ベースの手法は、モノクル画像からの厳密なものとの接触をより重視する。 RUPと呼ばれる新しいハンドオブジェクト接触表現を提案する。これは、推定されたハンドオブジェクト表面を複数の高分解能な2次元領域プロファイルとして解放する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-27T11:37:26Z)
• Learning Explicit Contact for Implicit Reconstruction of Hand-held Objects from Monocular Images [59.49985837246644]
  我々は,手持ちの物体を暗黙的に再構築する上で,明示的な方法で接触をモデル化する方法を示す。 まず,1つの画像から3次元手オブジェクトの接触を直接推定するサブタスクを提案する。 第2部では,ハンドメッシュ面から近傍の3次元空間へ推定された接触状態を拡散する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T17:59:26Z)
• HandNeRF: Neural Radiance Fields for Animatable Interacting Hands [122.32855646927013]
  神経放射場(NeRF)を用いて手の動きを正確に再現する新しい枠組みを提案する。 我々は,提案するHandNeRFのメリットを検証するための広範囲な実験を行い,その成果を報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T06:19:19Z)
• Contact-Aware Retargeting of Skinned Motion [49.71236739408685]
  本稿では,自己接触を保存し,相互接続を防止する動作推定手法を提案する。 入力運動における自己接触と接地を同定し、出力骨格に適用するための動作を最適化する。 実験では,従来の手法を定量的に上回り,近年の成果よりも高い品質で再ターゲットされた動きを評価できるユーザスタディを実施している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-15T17:05:02Z)
• Hand-Object Contact Consistency Reasoning for Human Grasps Generation [6.398433415259542]
  世界で3Dオブジェクトを与えられた人間の把握を生成することを提案する。 キーとなる観察は、手接触点と物体接触領域の一貫性をモデル化することが重要であることである。 実験では、最先端のアプローチによる人間の把握力の大幅な向上が示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T17:57:14Z)
• ContactPose: A Dataset of Grasps with Object Contact and Hand Pose [27.24450178180785]
  本研究では、手ポーズ、オブジェクトポーズ、RGB-D画像と組み合わせた、手オブジェクト接触の最初のデータセットであるContactPoseを紹介する。 ContactPoseは25の家庭用物体の2306のユニークな把握能力を持ち、50人の被験者による2つの機能的意図と2.9 M RGB-Dの把握画像を持っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-19T01:01:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。