論文の概要: ARShoe: Real-Time Augmented Reality Shoe Try-on System on Smartphones

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10515v1
• Date: Tue, 24 Aug 2021 03:54:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-25 20:01:28.589510
• Title: ARShoe: Real-Time Augmented Reality Shoe Try-on System on Smartphones
• Title（参考訳）: ARShoe:スマートフォンのリアルタイム拡張現実シューオンシステム
• Authors: Shan An, Guangfu Che, Jinghao Guo, Haogang Zhu, Junjie Ye, Fangru Zhou, Zhaoqi Zhu, Dong Wei, Aishan Liu, Wei Zhang
• Abstract要約: この研究は、スマートフォン、すなわちARShoeのためのリアルタイム拡張現実バーチャル靴試着システムを提案する。 ARShoeは、ポーズ推定とセグメンテーションを同時に実現するために、新しいマルチブランチネットワークを採用している。 トレーニングと評価のために,複数の仮想靴試着タスク関連ラベルを用いた,最初の大規模フットベンチマークを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.494454213703111
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Virtual try-on technology enables users to try various fashion items using augmented reality and provides a convenient online shopping experience. However, most previous works focus on the virtual try-on for clothes while neglecting that for shoes, which is also a promising task. To this concern, this work proposes a real-time augmented reality virtual shoe try-on system for smartphones, namely ARShoe. Specifically, ARShoe adopts a novel multi-branch network to realize pose estimation and segmentation simultaneously. A solution to generate realistic 3D shoe model occlusion during the try-on process is presented. To achieve a smooth and stable try-on effect, this work further develop a novel stabilization method. Moreover, for training and evaluation, we construct the very first large-scale foot benchmark with multiple virtual shoe try-on task-related labels annotated. Exhaustive experiments on our newly constructed benchmark demonstrate the satisfying performance of ARShoe. Practical tests on common smartphones validate the real-time performance and stabilization of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 仮想トライオン技術により、ユーザーは拡張現実を使ってさまざまなファッションアイテムを試すことができ、便利なオンラインショッピング体験を提供する。 しかし、以前の作品の多くは衣服の仮想試着に焦点を合わせ、靴の試着を無視している。 そこで本研究では,スマートフォン用のリアルタイム拡張現実バーチャル靴試着システム,ARShoeを提案する。 具体的には、ポーズ推定とセグメンテーションを同時に実現するために、新しいマルチブランチネットワークを採用する。 試着中にリアルな3Dシューズモデル閉塞を発生させるソリューションを提示する。 円滑で安定な試行効果を達成するため,本研究は新たな安定化法をさらに発展させる。 さらに, トレーニングと評価のために, 仮想シューズ試用タスク関連ラベルをアノテーションで付加した, 初の大規模フットベンチマークを構築した。 新たに構築したベンチマーク実験では,ARShoeの満足度が実証された。 スマートフォンの実用化試験では,提案手法のリアルタイム性能と安定化が検証された。

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