論文の概要: Occluded Human Mesh Recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13349v1
• Date: Thu, 24 Mar 2022 21:39:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-29 01:28:30.711740
• Title: Occluded Human Mesh Recovery
• Title（参考訳）: 閉塞したヒトメッシュの回復
• Authors: Rawal Khirodkar, Shashank Tripathi, Kris Kitani
• Abstract要約: 我々は、画像空間コンテキストを組み込んだ新しいトップダウンメッシュ回復アプローチであるOCHMR(Occluded Human Mesh Recovery)を提案する。 OCHMRは、3DPW、CrowdPose、OCHumanといった挑戦的なマルチパーソンベンチマークにおいて優れたパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.63235079216075
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Top-down methods for monocular human mesh recovery have two stages: (1) detect human bounding boxes; (2) treat each bounding box as an independent single-human mesh recovery task. Unfortunately, the single-human assumption does not hold in images with multi-human occlusion and crowding. Consequently, top-down methods have difficulties in recovering accurate 3D human meshes under severe person-person occlusion. To address this, we present Occluded Human Mesh Recovery (OCHMR) - a novel top-down mesh recovery approach that incorporates image spatial context to overcome the limitations of the single-human assumption. The approach is conceptually simple and can be applied to any existing top-down architecture. Along with the input image, we condition the top-down model on spatial context from the image in the form of body-center heatmaps. To reason from the predicted body centermaps, we introduce Contextual Normalization (CoNorm) blocks to adaptively modulate intermediate features of the top-down model. The contextual conditioning helps our model disambiguate between two severely overlapping human bounding-boxes, making it robust to multi-person occlusion. Compared with state-of-the-art methods, OCHMR achieves superior performance on challenging multi-person benchmarks like 3DPW, CrowdPose and OCHuman. Specifically, our proposed contextual reasoning architecture applied to the SPIN model with ResNet-50 backbone results in 75.2 PMPJPE on 3DPW-PC, 23.6 AP on CrowdPose and 37.7 AP on OCHuman datasets, a significant improvement of 6.9 mm, 6.4 AP and 20.8 AP respectively over the baseline. Code and models will be released.
• Abstract（参考訳）: モノクラーメッシュ回復のためのトップダウン手法は,(1)人間の拘束ボックスを検出すること,(2)各拘束ボックスを独立した単一人間メッシュ回復タスクとして扱うこと,の2段階からなる。 残念なことに、単一人間の仮定は、複数の人間の閉塞と群がった画像では保持されない。 したがって, トップダウン法では, 重度の人的咬合下での正確な3次元メッシュの復元が困難である。 この問題を解決するために、私たちはOccluded Human Mesh Recovery (OCHMR)という、画像空間コンテキストを組み込んだ新しいトップダウンメッシュリカバリアプローチを紹介します。 このアプローチは概念的にはシンプルであり、既存のトップダウンアーキテクチャにも適用できる。 入力画像とともに、身体中心熱マップの形で画像から空間的文脈におけるトップダウンモデルを条件付ける。 予測されたボディーセンターマップから、トップダウンモデルの中間特徴を適応的に変調するコンテキスト正規化(CoNorm)ブロックを導入する。 コンテキストコンディショニングは,重なり合う人間のバウンディングボックス間の曖昧さを解消し,マルチパーソン・オクルージョンにロバストに役立ちます。 OCHMRは最先端の手法と比較して、3DPW、CrowdPose、OCHumanといった挑戦的なマルチパーソンベンチマークにおいて優れたパフォーマンスを実現している。 具体的には,3DPW-PCでは75.2 PMPJPE,OCHumanデータセットでは23.6 AP,OCHumanデータセットでは37.7 AP,ベースラインでは6.9 mm,6.4 AP,20.8 APの大幅な改善を実現した。 コードとモデルはリリースされる。

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