論文の概要: Piecewise Planar Hulls for Semi-Supervised Learning of 3D Shape and Pose from 2D Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07491v1
• Date: Mon, 14 Nov 2022 16:18:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-11-15 18:52:53.831383
• Title: Piecewise Planar Hulls for Semi-Supervised Learning of 3D Shape and Pose from 2D Images
• Title（参考訳）: 2次元画像からの3次元形状とポーズの半教師あり学習のための分割平面船体
• Authors: Yigit Baran Can, Alexander Liniger, Danda Pani Paudel, Luc Van Gool
• Abstract要約: 本研究では,1つの2次元画像から,物体の3次元形状とポーズをキーポイントで推定する問題について検討する。 形状とポーズは、カテゴリによって収集された画像と、その部分的な2Dキーポイントアノテーションから直接学習される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 133.68032636906133
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of estimating 3D shape and pose of an object in terms of keypoints, from a single 2D image. The shape and pose are learned directly from images collected by categories and their partial 2D keypoint annotations.. In this work, we first propose an end-to-end training framework for intermediate 2D keypoints extraction and final 3D shape and pose estimation. The proposed framework is then trained using only the weak supervision of the intermediate 2D keypoints. Additionally, we devise a semi-supervised training framework that benefits from both labeled and unlabeled data. To leverage the unlabeled data, we introduce and exploit the \emph{piece-wise planar hull} prior of the canonical object shape. These planar hulls are defined manually once per object category, with the help of the keypoints. On the one hand, the proposed method learns to segment these planar hulls from the labeled data. On the other hand, it simultaneously enforces the consistency between predicted keypoints and the segmented hulls on the unlabeled data. The enforced consistency allows us to efficiently use the unlabeled data for the task at hand. The proposed method achieves comparable results with fully supervised state-of-the-art methods by using only half of the annotations. Our source code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 一つの2次元画像から,物体の3次元形状とポーズをキーポイントで推定する問題について検討する。 形状とポーズはカテゴリと部分的な2dキーポイントアノテーションによって収集された画像から直接学習される。 . 本研究ではまず,中間2次元キーポイント抽出と最終3次元形状とポーズ推定のためのエンドツーエンドトレーニングフレームワークを提案する。 提案したフレームワークは、中間2次元キーポイントの弱い監督のみを用いて訓練される。 さらに、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方から恩恵を受ける、半教師付きトレーニングフレームワークも開発しています。 ラベルのないデータを活用するために,標準物体の形状に先立って,emph{piece-wise Planar hull}を導入し,活用する。 これらの平面船体は、キーポイントの助けを借りて、オブジェクトカテゴリごとに手動で定義される。 一方, 提案手法は, ラベル付きデータからこれらの平面殻を分割する方法を学習する。 一方、予測キーポイントとラベルなしデータ上のセグメンテーションされた船体との整合性を同時に実施する。 強制された一貫性により、手元のタスクにラベルのないデータを効率的に使用できます。 提案手法は,アノテーションの半数しか使用せずに,最先端の完全教師あり手法と同等の結果が得られる。 私たちのソースコードは公開されます。

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