Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-view Image-based Hand Geometry Refinement using Differentiable Monte Carlo Ray Tracing

論文の概要: Multi-view Image-based Hand Geometry Refinement using Differentiable Monte Carlo Ray Tracing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.05509v1
Date: Mon, 12 Jul 2021 15:35:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-13 18:08:09.919917
Title: Multi-view Image-based Hand Geometry Refinement using Differentiable Monte Carlo Ray Tracing
Title（参考訳）: 微分可能なモンテカルロ線トレーシングを用いた多視点画像を用いた手形状再構成
Authors: Giorgos Karvounas, Nikolaos Kyriazis, Iason Oikonomidis, Aggeliki Tsoli, Antonis A. Argyros
Abstract要約: 我々は、不完全な地上真実のアノテーションを改善するために、公開されているマルチカメラのハンドデータセット(InterHand2.6M)を使用している。画像ベースの精細化はレイトレーシングによって達成されるが、これは関連する問題にはまだ使われていない方法である。信頼できる地上事実の欠如に対処するために、我々は現実的な合成データを利用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.30411841978176
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The amount and quality of datasets and tools available in the research field of hand pose and shape estimation act as evidence to the significant progress that has been made. We find that there is still room for improvement in both fronts, and even beyond. Even the datasets of the highest quality, reported to date, have shortcomings in annotation. There are tools in the literature that can assist in that direction and yet they have not been considered, so far. To demonstrate how these gaps can be bridged, we employ such a publicly available, multi-camera dataset of hands (InterHand2.6M), and perform effective image-based refinement to improve on the imperfect ground truth annotations, yielding a better dataset. The image-based refinement is achieved through raytracing, a method that has not been employed so far to relevant problems and is hereby shown to be superior to the approximative alternatives that have been employed in the past. To tackle the lack of reliable ground truth, we resort to realistic synthetic data, to show that the improvement we induce is indeed significant, qualitatively, and quantitatively, too.
Abstract（参考訳）: ハンドポーズと形状推定の研究分野で利用可能なデータセットとツールの量と品質は、これまでに行われた重要な進歩の証拠となる。両方の面で、さらにはその先でも改善の余地があることが分かっています。これまで報告された最高の品質のデータセットでさえ、アノテーションに欠点がある。文献にはその方向性を支援するツールがあるが、今のところ検討されていない。これらのギャップをいかに橋渡しできるかを実証するため、我々は、公開可能な手のマルチカメラデータセット(interhand2.6m)を採用し、不完全な基底真理アノテーションを改善するために効果的なイメージベースの改良を行い、より良いデータセットを得る。画像に基づく精細化は,これまで問題に対して用いられていなかったレイトラック法によって達成されており,過去に採用されてきた近似的な代替法よりも優れていることが示されている。信頼性のある地上の真実の欠如に対処するため、我々は現実的な合成データを活用し、我々が誘導する改善が確かに有意義で質的かつ定量的であることを示す。

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