論文の概要: Unsupervised Pose-Aware Part Decomposition for 3D Articulated Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04411v1
• Date: Fri, 8 Oct 2021 23:53:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-12 17:36:43.588327
• Title: Unsupervised Pose-Aware Part Decomposition for 3D Articulated Objects
• Title（参考訳）: 3次元関節物体の教師なしポーズ認識部分分解
• Authors: Yuki Kawana, Yusuke Mukuta, Tatsuya Harada
• Abstract要約: 本研究では,機械的関節を有する人工関節オブジェクトを対象とする新しい環境に対処するため,PD(unsupervised Pose-aware Part Decomposition)を提案する。 本研究は,(1)非原始的な暗黙的表現による部分分解の教師なし学習を促進させ,(2)単一フレーム形状の監督下での協調パラメータとして機能することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.73163598790255
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Articulated objects exist widely in the real world. However, previous 3D generative methods for unsupervised part decomposition are unsuitable for such objects, because they assume a spatially fixed part location, resulting in inconsistent part parsing. In this paper, we propose PPD (unsupervised Pose-aware Part Decomposition) to address a novel setting that explicitly targets man-made articulated objects with mechanical joints, considering the part poses. We show that category-common prior learning for both part shapes and poses facilitates the unsupervised learning of (1) part decomposition with non-primitive-based implicit representation, and (2) part pose as joint parameters under single-frame shape supervision. We evaluate our method on synthetic and real datasets, and we show that it outperforms previous works in consistent part parsing of the articulated objects based on comparable part pose estimation performance to the supervised baseline.
• Abstract（参考訳）: 関節のある物体は現実世界に広く存在している。 しかし、非教師なし部分分解のための従来の3次元生成法は、空間的に固定された部分の位置を仮定し、不整合部分解析をもたらすため、そのような対象には適さない。 本稿では, 機械的関節を有する人工関節オブジェクトを対象とする新規な環境に, ポーズを考慮したPD(unsupervised Pose-aware Part Decomposition)を提案する。 本研究は,(1)非原始的な暗黙的表現による部分分解の教師なし学習を促進させ,(2)単一フレーム形状の監督下での協調パラメータとして機能することを示す。 提案手法は, 合成および実データに対して評価し, 教師付きベースラインに対して, 比較した部分ポーズ推定性能に基づいて, 先行研究を一貫した部分解析で上回ることを示す。

関連論文リスト

• Articulate your NeRF: Unsupervised articulated object modeling via conditional view synthesis [24.007950839144918]
  そこで本稿では,頑健な部分を持つ明瞭な物体のポーズと部分分割を学習するための教師なしの手法を提案する。 本手法は,最初の観測から暗黙のモデルを用いて物体の形状と外観を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T13:13:31Z)
• Self-Supervised Category-Level Articulated Object Pose Estimation with Part-Level SE(3) Equivariance [33.10167928198986]
  カテゴリーレベルの調音オブジェクトポーズ推定は、未知の調音オブジェクトの調音オブジェクトポーズの階層を既知のカテゴリから推定することを目的としている。 我々は,人間ラベルを使わずにこの問題を解決する,新たな自己管理戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-28T03:02:11Z)
• Unsupervised Kinematic Motion Detection for Part-segmented 3D Shape Collections [14.899075941080541]
  本研究では,部分分割型3次元形状収集における調音運動の発見のための教師なしアプローチを提案する。 私たちのアプローチは、カテゴリクロージャと呼ばれる概念に基づいています。オブジェクトの部分の有効な記述は、オブジェクトを同じ意味圏に保つべきです。 我々は、PartNet-Mobilityデータセットから部品の動きを再発見するためにこれを用いてアプローチを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-17T00:50:36Z)
• What's in your hands? 3D Reconstruction of Generic Objects in Hands [49.12461675219253]
  我々の研究は、単一のRGB画像からハンドヘルドオブジェクトを再構築することを目的としている。 通常、既知の3Dテンプレートを仮定し、問題を3Dポーズ推定に還元する以前の作業とは対照的に、我々の作業は3Dテンプレートを知らずに汎用的なハンドヘルドオブジェクトを再構成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-14T17:59:02Z)
• Watch It Move: Unsupervised Discovery of 3D Joints for Re-Posing of Articulated Objects [73.23249640099516]
  複数視点からの移動を観察することで,これまで見えなかった物体の外観と構造の両方を学習する。 我々の洞察では、互いに相対的に動く隣り合う部分は関節で繋がらなければならない。 本手法は,四足歩行から単腕ロボット,人間に至るまで,さまざまな構造に対して有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-21T16:37:48Z)
• Unsupervised Part Discovery from Contrastive Reconstruction [90.88501867321573]
  自己監督型視覚表現学習の目標は、強く伝達可能な画像表現を学習することである。 対象部分の発見とセグメンテーションに対する教師なしアプローチを提案する。 本手法は, 細粒度, 視覚的に異なるカテゴリ間でセマンティックな部分を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-11T17:59:42Z)
• Kinematic-Structure-Preserved Representation for Unsupervised 3D Human Pose Estimation [58.72192168935338]
  大規模インスタディオデータセットの監視を用いて開発された人間のポーズ推定モデルの一般化可能性については疑問が残る。 本稿では,2対あるいは2対の弱い監督者によって抑制されない,新しいキネマティック構造保存型非教師付き3次元ポーズ推定フレームワークを提案する。 提案モデルでは,前方運動学,カメラ投影,空間マップ変換という3つの連続的な微分可能変換を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-24T23:56:33Z)
• Monocular Human Pose and Shape Reconstruction using Part Differentiable Rendering [53.16864661460889]
  近年の研究では、3次元基底真理によって教師されるディープニューラルネットワークを介してパラメトリックモデルを直接推定する回帰に基づく手法が成功している。 本稿では,ボディセグメンテーションを重要な監視対象として紹介する。 部分分割による再構成を改善するために,部分分割により部分ベースモデルを制御可能な部分レベル微分可能部を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-24T14:25:46Z)

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。