論文の概要: Adversarial Parametric Pose Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04203v1
• Date: Wed, 8 Dec 2021 10:05:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-09 22:17:16.276889
• Title: Adversarial Parametric Pose Prior
• Title（参考訳）: 逆パラメトリックポーズ
• Authors: Andrey Davydov, Anastasia Remizova, Victor Constantin, Sina Honari, Mathieu Salzmann, Pascal Fua
• Abstract要約: 我々は、SMPLパラメータを現実的なポーズを生成する値に制限する事前学習を行う。 得られた先行学習は実データ分布の多様性をカバーし、2次元キーポイントからの3次元再構成の最適化を容易にし、画像からの回帰に使用する場合のポーズ推定精度を向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 106.12437086990853
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The Skinned Multi-Person Linear (SMPL) model can represent a human body by mapping pose and shape parameters to body meshes. This has been shown to facilitate inferring 3D human pose and shape from images via different learning models. However, not all pose and shape parameter values yield physically-plausible or even realistic body meshes. In other words, SMPL is under-constrained and may thus lead to invalid results when used to reconstruct humans from images, either by directly optimizing its parameters, or by learning a mapping from the image to these parameters. In this paper, we therefore learn a prior that restricts the SMPL parameters to values that produce realistic poses via adversarial training. We show that our learned prior covers the diversity of the real-data distribution, facilitates optimization for 3D reconstruction from 2D keypoints, and yields better pose estimates when used for regression from images. We found that the prior based on spherical distribution gets the best results. Furthermore, in all these tasks, it outperforms the state-of-the-art VAE-based approach to constraining the SMPL parameters.
• Abstract（参考訳）: Skinned Multi-Person Linear (SMPL)モデルは、ポーズと形状パラメータをボディメッシュにマッピングすることで、人間の体を表現することができる。 これは、異なる学習モデルを通して画像から3Dのポーズと形状を推測することを容易にすることが示されている。 しかし、すべてのポーズや形状パラメータの値が物理的に評価可能あるいは現実的なボディメッシュを生成するわけではない。 言い換えれば、SMPLは制約が不足しているため、画像から直接パラメータを最適化したり、画像からこれらのパラメータへのマッピングを学習することで、画像から人間を再構成する際に無効な結果をもたらす可能性がある。 そこで本稿では,SMPLパラメータを現実的なポーズを生成する値に制限する事前学習を行う。 得られた先行学習は実データ分布の多様性をカバーし、2次元キーポイントからの3次元再構成の最適化を容易にし、画像からの回帰に使用する場合のポーズ推定精度を向上することを示す。 球面分布に基づく事前結果が最適であることがわかった。 さらに、これらすべてのタスクにおいて、SMPLパラメータの制約に対する最先端のVAEベースのアプローチよりも優れています。

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