論文の概要: FuRPE: Learning Full-body Reconstruction from Part Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00731v1
• Date: Wed, 30 Nov 2022 02:47:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 16:32:49.581243
• Title: FuRPE: Learning Full-body Reconstruction from Part Experts
• Title（参考訳）: FuRPE: パートエキスパートからフルボディ再構築を学ぶ
• Authors: Zhaoxin Fan, Yuqing Pan, Hao Xu, Zhenbo Song, Zhicheng Wang, Kejian Wu, Hongyan Liu and Jun He
• Abstract要約: 全身再建は基本的な課題であるが, 注釈付きデータがないため, 既存手法の性能は限られている。 本稿では,この問題を解決するために,FuRPE(Full-body Reconstruction from Part Experts)という新しい手法を提案する。 FuRPEでは、ネットワークは、パートエキスパートから生成された擬似ラベルと特徴を使って訓練される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.224499670253236
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Full-body reconstruction is a fundamental but challenging task. Owing to the lack of annotated data, the performances of existing methods are largely limited. In this paper, we propose a novel method named Full-body Reconstruction from Part Experts~(FuRPE) to tackle this issue. In FuRPE, the network is trained using pseudo labels and features generated from part-experts. An simple yet effective pseudo ground-truth selection scheme is proposed to extract high-quality pseudo labels. In this way, a large-scale of existing human body reconstruction datasets can be leveraged and contribute to the model training. In addition, an exponential moving average training strategy is introduced to train the network in a self-supervised manner, further boosting the performance of the model. Extensive experiments on several widely used datasets demonstrate the effectiveness of our method over the baseline. Our method achieves the state-of-the-art performance. Code will be publicly available for further research.
• Abstract（参考訳）: 全身再建は基本的な作業だが難しい作業である。 注釈付きデータがないため、既存のメソッドのパフォーマンスはほとんど制限されている。 本稿では,この課題に対処するために,Flull-body Reconstruction from Part Experts〜(FuRPE)という新しい手法を提案する。 FuRPEでは、ネットワークは、パートエキスパートから生成された擬似ラベルと特徴を使って訓練される。 高品質の疑似ラベルを抽出するために, 単純かつ効果的な疑似接地選択スキームを提案する。 このように、既存の人体再構築データセットを大規模に活用し、モデルトレーニングに貢献することができる。 さらに,ネットワークを自己教師型にトレーニングするために,指数的な移動平均トレーニング戦略を導入し,モデルの性能をさらに向上させる。 広範に使用されるデータセットに関する広範囲な実験により,本手法の有効性が実証された。 本手法は最先端の性能を実現する。 コードは、さらなる研究のために公開されます。

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