論文の概要: DDT: A Diffusion-Driven Transformer-based Framework for Human Mesh Recovery from a Video

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13397v2
• Date: Wed, 29 Mar 2023 02:33:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 17:31:05.118878
• Title: DDT: A Diffusion-Driven Transformer-based Framework for Human Mesh Recovery from a Video
• Title（参考訳）: DDT:ビデオからのヒューマンメッシュ回復のための拡散駆動型トランスフォーマーベースのフレームワーク
• Authors: Ce Zheng, Guo-Jun Qi, Chen Chen
• Abstract要約: ビデオベースのヒューマンメッシュリカバリのための拡散駆動トランスフォーマーベースフレームワーク(DDT)を紹介する。 DDTは入力シーケンスから特定の動きパターンをデコードし、動きの滑らかさと時間的一貫性を高めるように設計されている。 DDTのデコーダは、多対多のアプローチとして、すべてのフレームのヒューマンメッシュを出力します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.863772644585396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human mesh recovery (HMR) provides rich human body information for various real-world applications such as gaming, human-computer interaction, and virtual reality. Compared to single image-based methods, video-based methods can utilize temporal information to further improve performance by incorporating human body motion priors. However, many-to-many approaches such as VIBE suffer from motion smoothness and temporal inconsistency. While many-to-one approaches such as TCMR and MPS-Net rely on the future frames, which is non-causal and time inefficient during inference. To address these challenges, a novel Diffusion-Driven Transformer-based framework (DDT) for video-based HMR is presented. DDT is designed to decode specific motion patterns from the input sequence, enhancing motion smoothness and temporal consistency. As a many-to-many approach, the decoder of our DDT outputs the human mesh of all the frames, making DDT more viable for real-world applications where time efficiency is crucial and a causal model is desired. Extensive experiments are conducted on the widely used datasets (Human3.6M, MPI-INF-3DHP, and 3DPW), which demonstrated the effectiveness and efficiency of our DDT.
• Abstract（参考訳）: human mesh recovery(hmr)は、ゲーム、人間とコンピュータのインタラクション、仮想現実など、さまざまな現実のアプリケーションに対して、豊富な人体情報を提供する。 単一の画像ベースの手法と比較して、ビデオベースの手法は、時間的情報を利用して人体の動きの先行を取り入れることで、パフォーマンスをさらに向上させることができる。 しかし、VIBEのような多対多のアプローチは、動きの滑らかさと時間的矛盾に悩まされている。 TCMRやMPS-Netのような多くの対1のアプローチは将来のフレームに依存している。 これらの課題に対処するために、ビデオベースのHMRのためのDDT(Diffusion-Driven Transformer-based framework)を紹介した。 DDTは入力シーケンスから特定の動きパターンをデコードし、動きの滑らかさと時間的一貫性を高めるように設計されている。 多数対多のアプローチとして、私たちのDDTデコーダは、すべてのフレームのヒューマンメッシュを出力します。 広範に使われているデータセット(Human3.6M, MPI-INF-3DHP, 3DPW)を用いて, DDTの有効性と有効性を示す実験を行った。

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