論文の概要: Progressive Multi-view Human Mesh Recovery with Self-Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05223v1
• Date: Sat, 10 Dec 2022 06:28:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 15:18:48.209922
• Title: Progressive Multi-view Human Mesh Recovery with Self-Supervision
• Title（参考訳）: 自己スーパービジョンによるプログレッシブ・マルチビューヒューマンメッシュ回復
• Authors: Xuan Gong, Liangchen Song, Meng Zheng, Benjamin Planche, Terrence Chen, Junsong Yuan, David Doermann, Ziyan Wu
• Abstract要約: 既存のソリューションは通常、新しい設定への一般化性能の低下に悩まされる。 マルチビューヒューマンメッシュリカバリのためのシミュレーションに基づく新しいトレーニングパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.60019434498703
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To date, little attention has been given to multi-view 3D human mesh estimation, despite real-life applicability (e.g., motion capture, sport analysis) and robustness to single-view ambiguities. Existing solutions typically suffer from poor generalization performance to new settings, largely due to the limited diversity of image-mesh pairs in multi-view training data. To address this shortcoming, people have explored the use of synthetic images. But besides the usual impact of visual gap between rendered and target data, synthetic-data-driven multi-view estimators also suffer from overfitting to the camera viewpoint distribution sampled during training which usually differs from real-world distributions. Tackling both challenges, we propose a novel simulation-based training pipeline for multi-view human mesh recovery, which (a) relies on intermediate 2D representations which are more robust to synthetic-to-real domain gap; (b) leverages learnable calibration and triangulation to adapt to more diversified camera setups; and (c) progressively aggregates multi-view information in a canonical 3D space to remove ambiguities in 2D representations. Through extensive benchmarking, we demonstrate the superiority of the proposed solution especially for unseen in-the-wild scenarios.
• Abstract（参考訳）: これまでマルチビューの3次元メッシュ推定にはほとんど注意が払われていないが、現実の応用性(モーションキャプチャ、スポーツ分析など)や、シングルビューのあいまいさに対する堅牢性がある。 既存のソリューションは、主にマルチビュートレーニングデータにおける画像-メッシュペアの多様性の制限により、一般化性能の低下と新しい設定に悩まされる。 この欠点に対処するために、人々は合成画像の使用を探求した。 しかし、レンダリングデータとターゲットデータの間の視覚差の通常の影響に加えて、合成データ駆動のマルチビュー推定器は、トレーニング中にサンプリングされたカメラ視点分布に過度にフィットする。 両課題に対処し,マルチビューヒューマンメッシュ回復のためのシミュレーションに基づく新しいトレーニングパイプラインを提案する。 (a)合成-実領域ギャップに対してより堅牢な中間2次元表現に依存する。 (b)より多様なカメラ設備に適応するために学習可能な校正と三角測量を利用する。 (c)2次元表現の曖昧さを取り除くために、徐々に正準3次元空間に多視点情報を集約する。 広範囲なベンチマークを通じて,提案手法の優位性を実証する。

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