Fugu-MT 論文翻訳(概要): 3D Human Mesh Estimation from Virtual Markers

論文の概要: 3D Human Mesh Estimation from Virtual Markers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11726v1
Date: Tue, 21 Mar 2023 10:30:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-22 15:33:11.563982
Title: 3D Human Mesh Estimation from Virtual Markers
Title（参考訳）: 仮想マーカーによる3次元メッシュ推定
Authors: Xiaoxuan Ma, Jiajun Su, Chunyu Wang, Wentao Zhu, Yizhou Wang
Abstract要約: 体表面上の64個のランドマークキーポイントを学習する仮想マーカーを中間表現として提示する。提案手法は3つのデータセット上で最先端の手法より優れている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.27230398677691
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Inspired by the success of volumetric 3D pose estimation, some recent human mesh estimators propose to estimate 3D skeletons as intermediate representations, from which, the dense 3D meshes are regressed by exploiting the mesh topology. However, body shape information is lost in extracting skeletons, leading to mediocre performance. The advanced motion capture systems solve the problem by placing dense physical markers on the body surface, which allows to extract realistic meshes from their non-rigid motions. However, they cannot be applied to wild images without markers. In this work, we present an intermediate representation, named virtual markers, which learns 64 landmark keypoints on the body surface based on the large-scale mocap data in a generative style, mimicking the effects of physical markers. The virtual markers can be accurately detected from wild images and can reconstruct the intact meshes with realistic shapes by simple interpolation. Our approach outperforms the state-of-the-art methods on three datasets. In particular, it surpasses the existing methods by a notable margin on the SURREAL dataset, which has diverse body shapes. Code is available at https://github.com/ShirleyMaxx/VirtualMarker.
Abstract（参考訳）: 体積的3次元ポーズ推定の成功に触発されて、最近のヒトメッシュ推定者は、3次元の骨格を中間表現として推定することを提案している。しかし、体型情報は骨格の抽出によって失われ、平凡なパフォーマンスに繋がる。高度なモーションキャプチャシステムは、体表面に密集した物理的マーカーを配置することで、その非剛性運動から現実的なメッシュを抽出することで問題を解決している。しかし、マーカーなしでは野生の画像には適用できない。本研究では,大規模mocapデータに基づいて体表面の64個のランドマークキーポイントを生成的に学習し,物理的マーカーの効果を模倣した中間表現であるvirtual markersを提案する。仮想マーカーは野生の画像から正確に検出することができ、単純な補間によって現実的な形状で無傷メッシュを再構築することができる。提案手法は3つのデータセット上で最先端の手法より優れている。特に、様々な身体形状を持つSURREALデータセットにおいて、既存の手法を顕著な差で上回っている。コードはhttps://github.com/ShirleyMaxx/VirtualMarker.comで入手できる。

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