論文の概要: Recovering 3D Human Mesh from Monocular Images: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01923v3
• Date: Sat, 10 Jun 2023 10:10:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 03:07:06.828082
• Title: Recovering 3D Human Mesh from Monocular Images: A Survey
• Title（参考訳）: モノクロ画像から3Dヒューマンメッシュを復元する:サーベイ
• Authors: Yating Tian, Hongwen Zhang, Yebin Liu, Limin Wang
• Abstract要約: 単眼画像から人間のポーズと形状を推定することは、コンピュータビジョンにおける長年の問題である。 本調査は, 単分子型3次元メッシュ回収の課題に焦点を当てた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.22787558105552
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimating human pose and shape from monocular images is a long-standing problem in computer vision. Since the release of statistical body models, 3D human mesh recovery has been drawing broader attention. With the same goal of obtaining well-aligned and physically plausible mesh results, two paradigms have been developed to overcome challenges in the 2D-to-3D lifting process: i) an optimization-based paradigm, where different data terms and regularization terms are exploited as optimization objectives; and ii) a regression-based paradigm, where deep learning techniques are embraced to solve the problem in an end-to-end fashion. Meanwhile, continuous efforts are devoted to improving the quality of 3D mesh labels for a wide range of datasets. Though remarkable progress has been achieved in the past decade, the task is still challenging due to flexible body motions, diverse appearances, complex environments, and insufficient in-the-wild annotations. To the best of our knowledge, this is the first survey that focuses on the task of monocular 3D human mesh recovery. We start with the introduction of body models and then elaborate recovery frameworks and training objectives by providing in-depth analyses of their strengths and weaknesses. We also summarize datasets, evaluation metrics, and benchmark results. Open issues and future directions are discussed in the end, hoping to motivate researchers and facilitate their research in this area. A regularly updated project page can be found at https://github.com/tinatiansjz/hmr-survey.
• Abstract（参考訳）: 単眼画像から人間のポーズと形状を推定することは、コンピュータビジョンにおける長年の問題である。 統計ボディーモデルのリリース以来、3Dのメッシュリカバリが注目されている。 2D-to-3Dリフトプロセスにおける課題を克服するために、2つのパラダイムが開発された。 一 最適化目標として異なるデータ項及び正規化項を活用する最適化に基づくパラダイム 二 エンドツーエンドの方法で問題を解決するために、深層学習技術が取り入れられる回帰型パラダイム。 一方、継続的な取り組みは、幅広いデータセットの3Dメッシュラベルの品質向上に向けられている。 過去10年間に顕著な進歩を遂げてきたが、柔軟性のある体の動き、多様な外観、複雑な環境、そして未完成の注釈のために、この課題はまだ挑戦的だ。 私たちの知る限りでは、これはモノラルな3Dメッシュ回復の課題に焦点を当てた初めての調査である。 まず、ボディモデルの導入から始め、その強みと弱みを詳細に分析することで、リカバリフレームワークとトレーニング目標の精巧な分析を行います。 また、データセット、評価メトリクス、ベンチマーク結果も要約します。 オープン問題と今後の方向性は最終的に議論され、研究者のモチベーションを高め、この分野の研究を促進することを望んでいる。 定期的に更新されたプロジェクトページはhttps://github.com/tinatiansjz/hmr-surveyで見ることができる。

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