論文の概要: Deep3DPose: Realtime Reconstruction of Arbitrarily Posed Human Bodies from Single RGB Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11536v1
• Date: Tue, 22 Jun 2021 04:26:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-23 14:58:31.921230
• Title: Deep3DPose: Realtime Reconstruction of Arbitrarily Posed Human Bodies from Single RGB Images
• Title（参考訳）: Deep3DPose:RGB画像を用いた身体のリアルタイム再構築
• Authors: Liguo Jiang, Miaopeng Li, Jianjie Zhang, Congyi Wang, Juntao Ye, Xinguo Liu, Jinxiang Chai
• Abstract要約: 本研究では,3次元人間のポーズを正確に再構築し,単一画像から詳細な3次元フルボディ幾何モデルをリアルタイムに構築する手法を提案する。 このアプローチの鍵となるアイデアは、単一のイメージを使用して5つの出力を同時に予測する、新しいエンドツーエンドのマルチタスクディープラーニングフレームワークである。 本研究では,3次元人体フロンティアを進化させ,定量的評価と最先端手法との比較により,単一画像からの再構築を図っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.775625085664381
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce an approach that accurately reconstructs 3D human poses and detailed 3D full-body geometric models from single images in realtime. The key idea of our approach is a novel end-to-end multi-task deep learning framework that uses single images to predict five outputs simultaneously: foreground segmentation mask, 2D joints positions, semantic body partitions, 3D part orientations and uv coordinates (uv map). The multi-task network architecture not only generates more visual cues for reconstruction, but also makes each individual prediction more accurate. The CNN regressor is further combined with an optimization based algorithm for accurate kinematic pose reconstruction and full-body shape modeling. We show that the realtime reconstruction reaches accurate fitting that has not been seen before, especially for wild images. We demonstrate the results of our realtime 3D pose and human body reconstruction system on various challenging in-the-wild videos. We show the system advances the frontier of 3D human body and pose reconstruction from single images by quantitative evaluations and comparisons with state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,3次元人間のポーズを正確に再構築し,単一画像から詳細な3次元フルボディ幾何モデルをリアルタイムに構築する手法を提案する。 提案手法の鍵となる考え方は,前景分割マスク,2次元関節位置,セマンティックボディーパーティション,3次元部分配向,uv座標(uvマップ)の5つの出力を同時に予測する,単一画像を用いた新しいエンドツーエンドのマルチタスクディープラーニングフレームワークである。 マルチタスクネットワークアーキテクチャは、レコンストラクションのための視覚的なヒントを生成するだけでなく、個々の予測をより正確にする。 さらに、cnnレグレッサは、正確なキネマティックポーズ再構成と全身形状モデリングのための最適化ベースアルゴリズムと組み合わされる。 リアルタイムの再構成は、特に野生画像の場合、これまで見たことのない正確な適合性に達する。 リアルタイムの3Dポーズと人体再構築システムの成果を,様々な挑戦的な映像で紹介する。 本研究では,3次元人体フロンティアを進化させ,定量的評価と最先端手法との比較により,単一画像からの再構成を行う。

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