論文の概要: Understanding 3D Object Articulation in Internet Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16531v1
• Date: Wed, 30 Mar 2022 17:59:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-31 15:41:57.847892
• Title: Understanding 3D Object Articulation in Internet Videos
• Title（参考訳）: インターネットビデオにおける3次元物体の調音理解
• Authors: Shengyi Qian, Linyi Jin, Chris Rockwell, Siyi Chen, David F. Fouhey
• Abstract要約: そこで本研究では,通常の映像から3次元平面音声の検出と特徴付けについて検討する。 人間にとって簡単なように思えるが、この問題はコンピュータに多くの課題をもたらす。 このシステムは,ビデオと3Dスキャンデータセットの組み合わせでトレーニング可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.457168338946566
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose to investigate detecting and characterizing the 3D planar articulation of objects from ordinary videos. While seemingly easy for humans, this problem poses many challenges for computers. We propose to approach this problem by combining a top-down detection system that finds planes that can be articulated along with an optimization approach that solves for a 3D plane that can explain a sequence of observed articulations. We show that this system can be trained on a combination of videos and 3D scan datasets. When tested on a dataset of challenging Internet videos and the Charades dataset, our approach obtains strong performance. Project site: https://jasonqsy.github.io/Articulation3D
• Abstract（参考訳）: 本研究では,通常の映像からの物体の3次元平面明瞭度の検出と特徴付けについて検討する。 人間にとって簡単と思われるが、この問題はコンピュータに多くの課題をもたらす。 そこで本研究では,3次元平面に対して,観察された調音列を記述可能な最適化手法と合わせて,調音可能な平面を求めるトップダウン検出システムを提案する。 このシステムは,ビデオと3Dスキャンデータセットの組み合わせでトレーニング可能であることを示す。 挑戦的なインターネットビデオとCharadesデータセットのデータセットでテストすると、強いパフォーマンスが得られる。 プロジェクトサイト: https://jasonqsy.github.io/articulation3d

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