論文の概要: 3D Textured Shape Recovery with Learned Geometric Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03254v1
• Date: Wed, 7 Sep 2022 16:03:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-08 12:42:29.673481
• Title: 3D Textured Shape Recovery with Learned Geometric Priors
• Title（参考訳）: 幾何学的事前学習による3次元テクスチャ形状復元
• Authors: Lei Li, Zhizheng Liu, Weining Ren, Liudi Yang, Fangjinhua Wang, Marc Pollefeys, Songyou Peng
• Abstract要約: 本技術報告では,学習した幾何学的先入観を取り入れて,限界に対処するアプローチを提案する。 我々は、学習したポーズ予測からSMPLモデルを生成し、それを部分的な入力に融合させ、人体の事前知識を追加する。 また、異なるレベルのスケールを扱うために、新しい完全性を考慮したバウンディングボックス適応を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.27543892680264
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D textured shape recovery from partial scans is crucial for many real-world applications. Existing approaches have demonstrated the efficacy of implicit function representation, but they suffer from partial inputs with severe occlusions and varying object types, which greatly hinders their application value in the real world. This technical report presents our approach to address these limitations by incorporating learned geometric priors. To this end, we generate a SMPL model from learned pose prediction and fuse it into the partial input to add prior knowledge of human bodies. We also propose a novel completeness-aware bounding box adaptation for handling different levels of scales and partialness of partial scans.
• Abstract（参考訳）: 部分スキャンによる3次元テクスチャ形状復元は,多くの実世界のアプリケーションにおいて不可欠である。 既存のアプローチでは暗黙的な関数表現の有効性が実証されているが、激しい閉塞を伴う部分的な入力や、さまざまなオブジェクトタイプに苦しめられている。 本技術報告では,これらの制約に,学習された幾何学的前提を取り入れたアプローチを提案する。 この目的のために、学習したポーズ予測からSMPLモデルを生成し、それを部分的な入力に融合して人体の事前知識を追加する。 また,異なるレベルのスケールと部分スキャンの部分性を扱うための,新しい完全性認識境界ボックス適応を提案する。

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